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UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA
INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS
PÓS-GRADUAÇÃO EM AGRONOMIA
DANIEL BONIFÁCIO OLIVEIRA CARDOSO
Melhoramento genético de algodoeiro colorido: Redes Neurais Artificiais
versus métodos convencionais
Dissertação apresentada à Universidade Federal de Uberlândia,
como parte das exigências do Programa de Pós-graduação em
Agronomia – Mestrado, área de concentração em Fitotecnia, para
obtenção do título de “Mestre”.
Orientadora: Prof. Dra. Larissa Barbosa de Sousa
UBERLÂNDIA-MG
Fevereiro 2018
DANIEL BONIFÁCIO OLIVEIRA CARDOSO
Melhoramento genético de algodoeiro colorido: Redes Neurais Artificiais
versus métodos convencionais
Dissertação apresentada à Universidade Federal de Uberlândia,
como parte das exigências do Programa de Pós-graduação em
Agronomia – Mestrado, área de concentração em Fitotecnia, para
obtenção do título de “Mestre”.
APROVADA em 02 de fevereiro de 2018.
Prof.ª Dr.ª Ana Paula Oliveira Nogueira UFU/INGEB
Prof. Dr. Gabriel Mascarenhas Maciel UFU/ICIAG
Prof.ª Dr. ª Renata Oliveira Batista ICA/UFVJM
Prof.ª Dr. ª Larissa Barbosa de Sousa
ICIAG-UFU
(Orientadora)
UBERLÂNDIA
MINAS GERAIS - BRASIL
2018
Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP)
Sistema de Bibliotecas da UFU, MG, Brasil.
C268m
2018
Cardoso, Daniel Bonifácio Oliveira, 1982
Melhoramento genético de algodoeiro colorido: redes neurais
artificiais versus métodos convencionais / Daniel Bonifácio Oliveira
Cardoso. - 2018.
99 p. : il.
Orientadora: Larissa Barbosa de Sousa.
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Uberlândia,
Programa de Pós-Graduação em Agronomia.
Disponível em: http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2018.742
Inclui bibliografia.
1. Agronomia - Teses. 2. Algodão - Melhoramento genético - Teses.
3. Inteligência artificial - Teses. I. Sousa, Larissa Barbosa de. II.
Universidade Federal de Uberlândia. Programa de Pós-Graduação em
Agronomia. III. Título.
CDU: 631
Angela Aparecida Vicentini Tzi Tziboy – CRB-6/947
AGRADECIMENTOS
A Deus, por me dar forças e possibilitar o dom da vida, e a possibilidade de me tornar
uma pessoa melhor, no qual me apoio e tento sempre honrar em minhas atitudes e pensamentos.
Aos meus pais Nilo e Rosângela, pelo amor e apoio em todos os momentos de minha
vida e por serem meus referenciais. Obrigado também por transmitirem valores e princípios nos
quais me baseio e mostrarem o valor da família.
Aos meus irmãos Filipe e Clarisse, por todos os momentos alegres e tristes, mas que
sempre nos fazem crescer e nos tornam mais unidos.
À minha amada esposa Emilia, por me apoiar incondicionalmente e, por muitas vezes,
pensar mais em mim do que em si, pelo amor, carinho e ombro amigo nos momentos difíceis
dessa caminhada. Por me proporcionar um dos momentos mais felizes da paternidade, na qual
Maria Rosa, nossa filha, veio para nos mostrar o quanto a vida é bonita em seus sorrisos e
abraços.
Agradeço à Prof.ª Dr. ª Larissa Barbosa de Sousa, pela orientação, por toda dedicação,
compreensão e por acreditar não só em mim, mas também nas pessoas, por se preocupar tanto
com cada um. Eu não poderia ter terminado o curso, muito menos finalizar o mestrado, se não
fosse por todo seu apoio acadêmico e amizade.
Agradeço aos membros do Programa de Melhoramento Genético do Algodoeiro da
Universidade Federal de Uberlândia, programa de melhoramento idealizado pelo professor Dr.
Júlio César Viglioni Penna, meus sinceros agradecimentos, pois a execução desse trabalho foi
possível graças à dedicação de vocês e a todos que já passaram pelo programa e deixaram sua
contribuição. Com a formação de amigos que levarei por toda a vida, principalmente Elvécio,
Michel, Lucas, João Felipe, Cynthia, Vádio, Vinicius, Melissa, Morgana, Daniela, Guilherme,
Leandro, e diversos outros, que nem poderia enumerar.
A todos os professores do Programa de Pós-Graduação em Agronomia da Universidade
Federal de Uberlândia, por contribuírem para minha formação acadêmica e concederem a
oportunidade de adquirir conhecimentos de grande valia.
À Coordenação de Aperfeiçoamento Pessoal de Nível Superior (CAPES), pela
concessão da bolsa de estudos e Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais
pelo apoio financeiro.
A todos aqueles que de alguma forma contribuíram com o planejamento, execução e
conclusão desse trabalho.
LISTA DE TABELAS
Tabela 1. Valores referência para as características intrínsecas da fibra. ................................. 18
Tabela 2. Classes de genótipos por meio da metodologia de Eberhart e Russell (1966) e os
respectivos valores paramétricos. ............................................................................................. 45
Tabela 3. Significância dos quadrados médios e coeficientes percentuais da variação
experimental para as 9 características avaliadas, em 12 genótipos de algodoeiro nas safras
2013/14, 2014/15, 2015/16 e 2016/17. ..................................................................................... 47
Tabela 4. Estimativas das partes simples resultantes da decomposição da interação entre
genótipos e pares de ambientes. ............................................................................................... 48
Tabela 5. Estimativa dos coeficientes de β0, β1i e σ²di utilizando o método de Eberhart e Russell
(1966) para produtividade algodão em caroço (kg ha-1), para 12 genótipos avaliados em 4
ambientes 2013/2014, 2014/2015, 2015/2016 e 2016/2017. .................................................... 49
Tabela 6. Estabelecimento dos ideótipos, calculados pelo método Centróide, para produtividade
(kg ha-1) dos genótipos de algodoeiro, avaliados em 4 ambientes. .......................................... 50
Tabela 7. Média de produtividade e classificação de classe utilizando o método de redes neurais
artificiais, para produtividade algodão em caroço (kg ha-1) de 12 genótipos avaliados em quatro
ambientes 2013/14, 2014/15, 2015/16 e 2016/17. .................................................................... 51
Tabela 8. Média de produtividade de algodão em caroço (kg ha-1) de 12 genótipos de
algodoeiros em quatro safras, na cidade de Uberlândia-MG. .................................................. 53
Tabela 9. Estimativa dos coeficientes de β0, β1i e σ²di utilizando o método de Eberhart e Russell
(1966) para Comprimento de Fibra (mm) (UHML), Uniformidade de comprimento (UI), Índice
de Fibras Curtas (SFI), Resistência (STR) e Alongamento (ALG) em algodoeiro de fibra
colorida, para 12 genótipos avaliados em 4 ambientes, nos anos 2013/14, 2014/15, 2015/16 e
2016/17. .................................................................................................................................... 56
Tabela 10. Estimativa dos coeficientes de β0 (médias) utilizando o método de Eberhart e Russell
(1966) para Comprimento de Fibra (mm) (UHML), Uniformidade de comprimento (UI), Índice
de Fibras Curtas (SFI), Resistência (STR) e Alongamento (ALG) em algodoeiro de fibra
colorida, para 12 genótipos avaliados em 4 ambientes, nos anos 2013/14, 2014/15, 2015/16 e
2016/17. .................................................................................................................................... 57
Tabela 11. Estabelecimento dos ideótipos, calculados pelo método Centróide, para
comprimento de Fibra (mm) (UHML), Uniformidade de comprimento (UI), Índice de Fibras
Curtas (SFI), Resistência (STR) e Alongamento (ALG) em algodoeiro de fibra colorida, para
12 genótipos avaliados em 4 ambientes, nos anos 2013/14, 2014/15, 2015/16 e 2016/17. ..... 58
Tabela 12. Significância dos quadrados médios e coeficientes percentuais da variação
experimental para as 9 características avaliadas, em 12 genótipos de algodoeiro na safra
2016/17. .................................................................................................................................... 72
Tabela 13. Média de nove características de algodão morfológicas de 12 genótipos de fibra
colorida cultivados em Uberlândia-MG. .................................................................................. 73
Tabela 14. Agrupamento de 12 genótipos de algodoeiro de fibra colorida, pelo método de
Tocher, utilizando a distância de Mahalanobis como medida de distância genética, com base
em caracteres agronômicos e características tecnológicas da fibra. ......................................... 77
Tabela 15. Significância dos quadrados médios e coeficientes percentuais da variação
experimental para as 9 características avaliadas, em 12 genótipos de algodoeiro na safra
2016/17. .................................................................................................................................... 88
Tabela 16. Correlações fenotípicas e genotípicas entre caracteres avaliados em 12 genótipos de
algodoeiro colorido em Uberlândia-MG. ................................................................................. 90
Tabela 17. Estimativas dos efeitos direto e indireto, que envolveram o caractere principal
dependente produtividade de algodão em caroço e as independentes: MIC, UHML, UI, STR,
ELG, MIC e RP em 12 genótipos de algodoeiro safra 2016/2017. .......................................... 92
LISTA DE FIGURAS
Figura 1. Padrões de comportamento dos genótipos em dois ambientes: ambientes 1 e ambiente
2. Destacando-se na figura 1A- Ausência de interação; 1B- Interação simples e na figura 1C-
Interação Complexa. Genótipo A representado por ----- ; Genótipo B representado por...........24
Figura 2. Adaptado de Nascimento et al. (2013). Esquema da única camada oculta da rede
neural ........................................................................................................................................ 27
Figura 3. Dados meteorológicos no período de 12/2013 a 06/2014. ........................................ 38
Figura 4. Dados meteorológicos no período de 12/2014 a 06/2015. ........................................ 39
Figura 5. Dados meteorológicos no período de 12/2015 a 06/2016. ........................................ 40
Figura 6. Dados meteorológicos no período de 12/2016 a 30/06/2017. ................................... 40
Figura 7. Dados meteorológicos no período de 12/2016 a 30/06/2017. ................................... 69
Figura 8. Contribuição relativa das características: .................................................................. 75
Figura 9. Dendrograma da divergência genética entre 12 genótipos de algodoeiro de fibra
colorida na safra 2016/2017, obtido pelo método hierárquico de ligação média “UPGMA”, com
base na distância generalizada de Mahalanobis (D²). Coeficiente de correlação cofenética (r):
0,84, em Uberlândia, MG ......................................................................................................... 76
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO GERAL .............................................................................................. 10
2. REFERENCIAL TEÓRICO ......................................................................................... 13
Referências ........................................................................................................................................................ 29
3. GENÓTIPOS DE ALGODOEIRO DE FIBRA COLORIDA NA REGIÃO DE
UBERLÂNDIA, UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS QUANTO A
PRODUTIVIDADE E QUALIDADE DE FIBRA ......................................Erro! Indicador não definido.
3.1. Resumo .................................................................................................................................................. 35
3.2. Abstract.................................................................................................................................................. 36
3.3. Introdução ............................................................................................................................................. 37
3.4. Material e métodos ....................................................................................................... 38
3.5. Resultados e discussão ...................................................................................................................... 46
3.4. Conclusões ............................................................................................................................................ 59
Referências ........................................................................................................................................................ 60
4. DIVERSIDADE GENÉTICA ENTRE GENÓTIPOS DE ALGODOEIRO
COLORIDO PARA OBTENÇÃO DE GENITORES EM POTENCIAL ...................................... 65
4.1. Resumo .................................................................................................................................................. 65
4.2. Abstract.................................................................................................................................................. 66
4.3. Introdução ............................................................................................................................................. 67
4.4. Material e métodos ............................................................................................................................. 68
4.5. Resultados e discussão ...................................................................................................................... 72
4.6. Conclusões ............................................................................................................................................ 77
Referências ........................................................................................................................................................ 78
5. CORRELAÇÃO ENTRE CARACTERES COMO CRITÉRIO DE SELEÇÃO
INDIRETA EM GENÓTIPOS DE ALGODOEIRO DE FIBRA COLORIDA ............................ 82
5.1. Resumo .................................................................................................................................................. 82
5.2. Abstract.................................................................................................................................................. 83
5.3. Introdução ............................................................................................................................................. 84
5.4. Material e Métodos ............................................................................................................................ 85
5.5. Resultados e Discussão ..................................................................................................................... 88
5.6. Conclusões ............................................................................................................................................ 95
Referências ........................................................................................................................................................ 96
RESUMO
CARDOSO, DANIEL BONIFÁCIO OLIVEIRA. Melhoramento genético de algodoeiro
colorido: Redes Neurais Artificiais versus métodos convencionais, 2018. Dissertação
(Mestrado em agronomia) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, Minas Gerais,
Brasil.
O objetivo deste trabalho foi: a) verificar a presença da interação genótipos x ambientes para a
adapatabilidade e estabilidade pelos métodos de Eberhart e Russel (1966), Centróide, assim
como avaliar o uso das redes neurais artificiais na adaptabilidade e estabilidade dos genótipos
de algodoeiro de fibra colorida, para características da fibra e produtividade b) analisar a
diversidade genética entre genótipos de algodoeiro de fibra colorida, utilizando características
tecnológicas da fibra e produtividade pelos métodos de UPGMA e Tocher, para obtenção de
genitores em potencial e c) avaliar as correlações fenotípicas e genotípicas e seus efeitos diretos
e indiretos sobre produtividade, rendimento e caracteres tecnológicos da fibra de algodoeiro
colorido. O experimento foi realizado na fazenda experimental Capim Branco, em Uberlândia-
MG, nas safras 2013/2014, 2014/2015, 2015/2016 e 2016/2017. Foram avaliados 12 genótipos
de algodão de fibra colorida. O delineamento experimental foi de blocos completamente
casualizados com três repetições. Foram avaliados a produtividade de algodão em caroço,
rendimento de fibra e as características tecnológicas da fibra com o auxílio do aparelho HVI
(High Volume Instrument), sendo estas: Comprimento médio da fibra (UHML), Uniformidade
de comprimento (UI), Índice de fibras curtas (SFI), Resistência de fibras (STR), Elongamento
da fibra (ELG), Micronaire (MIC) e Maturidade da fibra (MAT). As características
apresentaram interação GxA, que evidencia o comportamento diferencial dos genótipos frente
as oscilações ambientais. A interação foi predominantemente do tipo complexa e, ao
analisarmos a adaptabilidade e estabilidade, houve concordância entre os métodos de Eberhart
e Russell e as RNA’s, sendo que os genótipos UFUJP-02 e UFUJP-17, demonstraram ser
responsivos aos estímulos ambientais com alta previsibilidade, além de demonstrarem ser
promissores para a característica produtividade e qualidade de fibras. O método de RNA’s
demonstrou confiabilidade quanto a adaptabilidade se comparada aos métodos Eberhart e
Russell e Centróide. Pela contribuição relativa de Singh UHML e MAT foram as características
que mais contribuíram para a divergência. Formaram-se cinco grupos divergentes, um a menos
que Tocher com 6 grupos. Verificou-se que possíveis hibridações entre UFUJP-17 e as
cultivares comerciais podem ser promissoras para obtenção de populações segregantes com
maior variabilidade genética. Visando o aumento do potencial produtivo e melhorias da
qualidade de fibra, cruzamentos entre UFUJP-16 e as testemunhas comercias, teriam maior
chance de se obter êxito no programa de melhoramento. As características MIC, MAT, STR e
ELG tiveram correlação significativa com produtividade, sendo que alongamento obteve
correlação negativa, ou seja, uma associação inversa com produtividade. Na análise de trilha
MIC, MAT e STR tiveram efeito direto superior a magnitude do efeito residual, sendo que
MAT obteve efeito direto em sentido desfavorável, demonstrando ausência de causa e efeito
sobre produtividade. A característica MIC, apesar do alto efeito direto, possui baixo coeficiente
de determinação genotípico, inviabilizando sua utilização na seleção indireta. Verificou-se que
comprimento de fibra e resistência podem ser utilizados na seleção indireta, desde que seja
feito, entre ambas, uma seleção truncada.
Palavras-chave: Gossypium hirsutum; Gossypium barbadense; Inteligência Computacional.
ABSTRACT
The objective of this work was: a) to verify the genotype x environment relationships for the
physical and potential characteristics of the methods of Eberhart and Russel (1966), Centroid,
as well as the use of artificial neural networks in the adaptability and stability of the cotton
genotypes of b) to analyze a genetic difference between cotton genotypes of fiber and power
propagation factors by the UPGMA and Tocher methods to identify the parents of potential risk
factors and to evaluate the phenotypic and genotypic and indirect correlations on productivity,
yield and technological characteristics of colored cotton fiber. The experiment was carried out
at the experimental farm of Capim Branco, in Uberlândia-MG, in the crop year 2013/2014,
2014/2015, 2015/2016 and 2016/2017. Twelve cotton fiber genotypes were evaluated. The
experimental design was completely randomized blocks with three replicates. The yield of
cotton seed, fiber yield and technical characteristics of the fiber were evaluated with the aid of
the HVI apparatus (High Volume Instrument), being: Average length of fiber (UHML),
Uniformity of length (UI), Index of short fibers (SFI), fiber resistance (STR), fiber elongation
(ELG), micronaire (MIC) and fiber maturity (MAT). GxA, which demonstrates the differential
behavior of genocysts in the face of environmental oscillations. The interaction was
predominantly intentional and adaptive, and a correlation was found between the Eberhart and
Russell methods and the RNAs, and the genotypes UFUJP-02 and UFUJP-17 were shown to
be responsive to environmental stimuli with high predictability, and to be shown to be the
quality and quality of fibers. The RNA's method demonstrated how much adaptability was
compared to the Eberhart and Russell and Centroid methods. Through the contribution of Singh,
UHML and MAT were the characteristics that contributed most to a divergence. Five divergent
groups were formed, one less than Tocher with 6 groups. Commercial applications may be more
useful for the generation of segregant residues and with greater genetic variability. Aiming to
increase the productive and improved potential of fiber quality, crosses between UFUJP-16 and
the most frequent witnesses, the greater chance of success in the breeding program. The MIC,
MAT, STR and ELG characteristics were highly comic, and the exterior was negative, that is,
an inverse association with productivity. In the analysis of the MIC, MAT and STR tracks, the
deleterious effects exceed the magnitude of the residual effect, and the MAT has direct effect
in the unfavorable sense, demonstrating absence of cause and effect on productivity. The MIC
characteristic, despite the high direct effect, has low genotype determination coefficient,
making its use in indirect selection impossible. It was verified that the compromise of fiber and
resistance can be used in the selection of direct, as long as a truncated selection is made between
the two.
Keywords: Gossypium hirsutum; Gossypium barbadense; Computational Intelligence.
10
1. INTRODUÇÃO GERAL
O algodoeiro (Gossypium hirsutum) é uma espécie do gênero Gossypium, da família
Malvaceae, e tem grande importância socioeconômica em nível mundial. Existem na natureza
52 espécies pertencentes ao gênero Gossypium, sendo quatro de maior importância econômica:
G. hirsutum L., G. barbadense L., G. herbaceum L. e G. arboreum L (GADELHA, 2014). Essa
relevânica socioeconômica mundial se deve ao fato do algodoeiro ser responsável por
movimentar diversos setores da economia, como a indústria têxtil, agroindústrias, grandes e
pequenos agricultores, inclusive a agricultura familiar (CHITARRA, 2014).
No mundo, a projeção de produção para a safra 2017/2018 é em torno de 24,59 milhões
de toneladas de algodão em caroço. Isso representa um aumento de produção de 7,19%
(CONAB, 2017), gerando bilhões de dólares em torno de sua cadeia produtiva, desde a
produção na fazenda, até o processamento na indústria (ABRAPA, 2018).
Nesse sentido, o Brasil é uma das principais commodities agrícolas em importância
econômica. A estimativa de área plantada é de mais de um milhão de hectares, um crescimento
de 11% para safra 2017/2018, com expectativa de produção de 1,69 milhões de toneladas de
pluma e com uma produção de algodão em caroço de aproximadamente 4.223,6 mil toneladas,
crescimento de 10,3 % em relação à safra 2016/2017 (CONAB, 2017).
Sendo assim, em virtude da sua relevância, a cotonicultura brasileira se destaca em todas
as regiões do país, com maior expressão no cerrado, uma vez que neste bioma encontrou
condições favoráveis ao seu desenvolvimento, tais como condições climáticas ideais, terras
planas mecanizáveis e incentivos governamentais, para se estabelecer e prosperar.
Segundo levantamento da Companhia Nacional de Abastecimento CONAB (2017), os
estados de Mato Grosso e Bahia correspondem por mais de 85% da área plantada no Brasil,
com área de 627,8 e 201,6 mil hectares, respectivamente, seguidos por Mato Grosso do Sul,
Goiás, Maranhão e Minas Gerais que é o maior produtor da região Sudeste com área de 16 mil
hectares na safra 2016/2017, e uma estimativa de aumento desta área em 49% para a safra 17/18.
Isto se deve, principalmente, pela cotação favorável da commodity no mercado, com boas
possibilidades de retorno financeiro (ABRAPA, 2017).
Em Minas Gerais, espera-se um aumento da produtividade de algodão em caroço de
aproximadamente 32,9% (CONAB, 2017). Esses números demonstram o elevado potencial
produtivo e de crescimento da espécie, reflexo direto de uma boa tecnificação e manejo da
cultura, com destaque para as regiões do Noroeste, Alto Paranaíba, Triângulo Mineiro e Norte
de Minas como as maiores produtoras do estado, com vários perfis de produtores.
11
Apesar de grande parte da produção da cotonicultura ser de algodão de fibra branca,
naturalmente o algodoeiro produz fibras de cor (verde, amarelo, cinza, bege e creme), sendo
inclusive uma expressão fenotípica dominante. Tal fato demonstra a importância da seleção
artificial no decorrer da história, pois a característica branca sendo recessiva, seria natural a
predominância da fibra colorida (BELTRÃO, 2004).
O algodoeiro de fibra colorida é uma boa alternativa de cultivo a ser explorada, pois
possui alto potencial de mercado para os grandes produtores, devido ao seu maior valor
agregado em relação ao algodão de fibra branca. Além disso, pode trazer aos produtores da
agricultura familiar uma fonte de renda complementar aliado a importância social,
(CARDOSO, 2010). Ademais, pode ser uma fonte complementar na ração de ruminantes, pois
o caroço de algodão tem alto valor nutricional (25% proteínas e lipídeos, aproximadamente)
(COSTA et al., 2016).
Apesar de sua importância existem barreiras na produção da fibra de algodão colorido,
pelo fato destes produzirem fibras curtas e fracas, quando comparadas ao algodão de fibra
branca, o que pode depreciar o produto frente a indústria têxtil. Outrossim, é o fato de possuir
produtividade menor em relação as cultivares de fibra branca existentes no mercado, que
restringem a sua produção (BELTRÃO, 2004).
Com o intuito de contornar esses problemas, uma das estratégias mais econômicas e
eficientes é o melhoramento genético de plantas. Em muitas situações o melhoramento é o único
meio de aumentar a produtividade e a qualidade de fibra, além da vantagem de promover
benefícios em termos hereditários e podendo ser, por isso, perpetuadas ao longo das gerações
(CRUZ; REGAZZI; CARNEIRO, 2014).
Todavia o melhoramento genético é um processo demorado que utiliza da hibridação
como meio de ampliar a variabilidade genética existente. Após a obtenção da população
segregante é possível aplicar um dos métodos de condução das populações. No algodoeiro, uma
espécie de sistema reprodutivo intermediário, isso pode ser conduzido por métodos de
melhoramento de plantas autógamas (BORÉM; FREIRE 2014).
No entanto, para a hibridação é necessário que haja variabilidade genética aliada a
genitores com alto desempenho. Para isso o estudo da divergência genética, fornece
informações que auxiliam o melhorista na escolha dos genótipos, para seleção de possíveis
combinações que possibilitem obter maior efeito heterótico (CRUZ; REGAZZI; CARNEIRO,
2014).
Existem vários métodos multivariados utilizados para estimar a divergência genética,
sendo que os métodos aglomerativos diferem dos demais, em virtude de dependerem
12
fundamentalmente de medidas de dissimilaridade, que podem ser estimadas previamente pelo
método da distância generalizada de Mahalanobis (CRUZ; REGAZZI; CARNEIRO, 2014).
Complementar a questão da divergência, ainda se faz necessário selecionar os genótipos,
através de suas características, de acordo com o objetivo do programa. Contudo, há dificuldades
na seleção das características quando estas são de baixa herdabilidade e, ou, tenham problemas
na mensuração.
Para contornar este problema as correlações permitem conhecer a magnitude e direção
da influência dos fatores, e esta possibilita a seleção de forma indireta. A correlação se deve ao
desequilíbrio gênico e, principalmente, a pleiotropia, que é a propriedade de um gene
determinar mais de uma característica fenotípica. Para determinar e averiguar os efeitos diretos
e indiretos das variáveis sob uma característica de interesse, realiza-se a análise de trilha
(CRUZ; REGAZZI; CARNEIRO, 2014).
Ao final do processo de melhoramento, os genótipos melhores ainda precisam ser
avaliados nos ambientes em que se deseja inseri-los, pois, a manifestação fenotípica é
determinada pelos genótipos sob influência do ambiente. Para esta verificação é necessário a
análise conjunta dos experimentos, com a significância pelo teste F, para constatar ou não a
interação genótipos x ambientes (GxA) e caso exista, realizar a decomposição da interação em
partes simples ou complexas (CRUZ; REGAZZI; CARNEIRO, 2014).
Todavia, a interação GxA não evidencia informações minuciosas do comportamento dos
genótipos nos diversos ambientes, necessitando de uma análise que preveja seu comportamento,
assim como a averiguação de sua responsividade ao ambiente, em condições específicas ou
amplas. Para tal, o estudo da adaptabilidade e estabilidade é uma alternativa para amenizar e
averiguar os efeitos da interação (CRUZ; REGAZZI; CARNEIRO, 2014).
Pensando nisso, o objetivo deste trabalho foi selecionar genótipos de algodoeiro de alto
desempenho, adaptabilidade e estabilidade, divergência genética, assim como determinar as
relações entres os caracteres tecnológicos da fibra e a produtividade, com seus efeitos diretos e
indiretos na seleção, na cidade de Uberlândia-MG.
13
2. REFERENCIAL TEÓRICO
2.1. Algodoeiro
O algodoeiro é uma angiosperma da classe das dicotiledôneas, pertencente à ordem
Malvales, família das Malvaceae, gênero Gossypium. O produto colhido é denominado algodão
em caroço e é composto pela pluma (fibra) e pelo caroço (sementes com “línter”, ou seja, fibras
curtas). Sua utilização se concentra na indústria de fiação, tecelagem, na indústria de
alimentação animal (farelo) e humana (óleo), além de grande número de produtos secundários
(PENNA, 2005).
Das principais espécies cultivadas no mundo o Gossypium hirsutum e o Gossypium
barbadense são as mais exploradas, por possuírem boa produtividade e alta qualidade de fibra.
São espécies alotetraploides 2n=4x=52 possuindo como centro de origem a América central e
a América do Sul, respectivamente (GRID-PAPP, 1965; BELTRÃO, 1999).
A espécie G. hirsutum é uma planta caracterizada por possuir entre 0,6 cm a 1 m de
altura, pouco ramificadas, folhas largas e tri ou pentalobadas. Suas flores apresentam cores
amarelo pálido, com média de 11 sementes por lóculo. Suas fibras são longas e há presença de
línter no tegumento das sementes. As principais raças são Marie galante, Puncatum, Latifolium,
Morrili, dentre outras (BORÉM; FREIRE, 2014).
A segunda espécie em importância é o G. barbadense, que tem plantas com altura de até
2,70 m, ramos ascendentes com muita ramificação variada a pouco ramificadas. Possuem folhas
espessas tri ou pentalobadas e flores amareladas com brácteas largas. Suas fibras são longas e
brilhantes com a presença de línter verde ou marrom. As principais raças são a Brasiliense,
Típica, Peruvianum e Darwinii (BORÉM; FREIRE, 2014).
As plantas de algodoeiro possuem hábito de crescimento indeterminado e porte
subarbustivo. Têm caule ascendente e raízes pivotantes que podem chegar a 2,50 m de
profundidade. Seu fruto é denominado de maçã, e cada uma possui de três a cinco lóculos,
sendo que o fruto aberto expõe suas fibras, denominando-se capulho. Por toda a planta
glândulas denominadas gossipol apresentam-se distribuídas, sendo tóxicas protegendo a planta
de herbivoria (BORÉM; FREIRE, 2014).
Além disso, possuem flores hermafroditas creme ou amareladas, que quando expostas a
radiação solar, faz com que seus fitocromos reajam e as pétalas se tornem violáceas. A planta
em ausência de polinizadores realiza autofecundação, contudo, havendo insetos polinizadores
na área, a polinização cruzada pode atingir altos valores, acima de 50%, tornando, assim, o
14
algodoeiro como sistema reprodutivo do tipo intermediário. Seu ciclo pode oscilar de acordo
com as condições ambientais, variando entre 160 a 180 dias (PENNA, 1982). Ainda em relação
a sua morfologia, o algodoeiro apresenta dois tipos de ramificações, que são denominadas de
ramos reprodutivos ou simpodiais e vegetativos monopodiais (BELTRÃO; SOUZA, 1999;
BORÉM; FREIRE, 2014).
As sementes do algodoeiro são piriformes, com coloração que varia de marrom a preta.
A principal característica da semente está na epiderme que possui células esclerificadas, que
são modificadas e originam as fibras. Outra importante característica das sementes do
algodoeiro é sua composição físico-química, rica em lipídios (25%) e proteínas (28%) (COSTA
et al., 2017).
A fibra do algodoeiro é proveniente da epiderme da semente e são constituídas de fibras
curtas (línter) e fibras longas. Sua estrutura é composta praticamente por celulose (88 a 96%) e
cada fibra é proveniente de uma única célula (BELTRÃO, 2006).
Sendo assim, o conjunto de fibras é denominado pluma e a análise da qualidade destas
fibras são de extrema importância para sua comercialização. As características tecnológicas das
fibras são condicionadas por fatores genéticos, que sofrem influência como pragas, solo,
doenças, dentre outros, dos quais o déficit hídrico, temperatura e luminosidade, são os fatores
que mais podem interferir na constituição da fibra. Além disso, pragas como ácaros, lagartas,
percevejos também depreciam a qualidade final da fibra (SANTANA et al., 1995; SANTANA,
2002; BORÉM; FREIRE, 2014).
2.2. Importância histórica e econômica
Segundo a Associação Mineira de Produtores de algodão, a domesticação do algodoeiro
se deu na Arábia há mais de 4 mil anos. Há oito séculos a.C. os egípcios já conheciam e
cultivavam o algodão, além dos Incas e outras civilizações antigas, que já utilizavam o algodão
por volta de 4.500 a.C. No Brasil, entre os séculos XIX e XX, o algodão era uma importante
fonte de renda, principalmente no Nordeste (BELTRÃO, 2004; AMAPA, 2017).
Dessa forma, no Brasil o algodão adaptou-se muito bem, sendo que um dos fatores foram
às condições climáticas do país, principalmente no bioma cerrado. Esse bioma propiciou
condições edafoclimáticas favoráveis ao seu desenvolvimento, aliado a incentivos fiscais, alta
tecnificação e pelo melhoramento genético, que possibilitou adaptar a cultura a diversas regiões,
mantendo uma boa produtividade (EROS; CAMÂRA, 2013).
15
Os maiores produtores de algodão do mundo são a Índia, China, Estados Unidos,
Paquistão e Brasil, que é o maior produtor de algodão em sequeiro do mundo. Os maiores
consumidores mundiais são China, Índia, Paquistão e Turquia. Já os maiores exportares são os
Estados Unidos, Índia e em terceiro lugar o Brasil, que produz 695,00 milhões de toneladas,
com um montante comercializado de 1.130,00 bilhões de dólares no ano de 2017 (ABRAPA,
2017).
No mundo, a projeção da produção é de 22.523,00 milhões de toneladas com um
aumento de aproximadamente 7% em relação à safra anterior, 22,58 milhões de toneladas, de
acordo com a CONAB (2017). Essa produção gera cifras de US$ 12 bilhões em movimentações
financeiras, envolvendo mais de 350 milhões de pessoas em sua produção, desde as fazendas,
logística, descaroçamento, processamento e a embalagem.
Nesse sentido, no mercado têxtil brasileiro a estimativa de algodão em pluma em 2017,
segundo estimativas da Abrapa (2017), foi de 667 mil toneladas, gerando um excedente de 700
mil toneladas, pois a produção brasileira é de aproximadamente 1.400 mil toneladas. Os
principais importadores da pluma brasileira são a Coreia do Sul e a China.
No Brasil existem regiões com crescimento significativo, sendo que o estado que mais
produziu algodão, na safra 2016/2017, foi o Mato Grosso com 627,8 mil ha cultivados e uma
produção de pluma de 1011 mil toneladas, seguido por Bahia com 201 mil ha e produtividade
de pluma de 346 mil toneladas. Minas Gerais situa-se em sexto lugar com uma área de 21 mil
ha e produção de 77,5 mil toneladas de algodão em caroço e 31 mil toneladas de pluma
respectivamente na safra 2016/2017 (CONAB, 2017), dados que confirmam uma alta
participação no cultivo de algodão no país.
Na divisão das regiões produtoras no estado de Minas Gerais, o Noroeste de Minas, com
67,9% de participação, é o maior produtor de algodão em pluma, seguido pelo Alto Paranaíba,
Norte de Minas e Triângulo Mineiro (CONAB, 2017).
Os municípios que mais produzem no estado são: Unaí (14 mil toneladas), Presidente
Olegário (10,4 mil toneladas), ambos na região Noroeste, além de Buritis (8,1 mil toneladas),
São Gonçalo do Abaeté (7,2 mil toneladas) e Coromandel (7 mil toneladas) (Alto Paranaíba),
como mostram os dados do ano de 2014/15 (MINAS GERAIS, 2016).
2.3. Qualidade da fibra
A fibra é o principal produto do algodão e é constituída por uma única célula, que cresce
e se desenvolve por aproximadamente 50-60 dias, período em que ocorre a elongação e
16
deposição de celulose, que corresponde a 95% de sua constituição (BELTRÃO, 2006). A fibra
é oriunda da epiderme da semente e para ser considerada de qualidade é necessário atender as
exigências da indústria têxtil, pois isso garantirá no momento da comercialização maior
valorização financeira (CEPEA, 2017).
Nesse sentido, a qualidade da fibra se refere à aplicação de procedimentos padronizados
desenvolvidos pelo Departamento de Agricultura dos Estados Unidos da América do Norte –
USDA, para avaliar as qualidades físicas do algodão que afetam o produto acabado e/ou a
eficiência do setor industrial (BOLSA DE MERCADORIAS & FUTURO s.d.). Esta
classificação é feita em amostras de fardos de algodão, levando em consideração o tipo, a cor e
o grau de folha por parâmetros físicos universais.
Os parâmetros são características intrínsecas e extrínsecas da fibra. Características
intrínsecas envolvem o manejo no campo e a genética do cultivar, de forma generalizada. Já a
característica extrínseca depende da colheita, armazenamento e descaroçamento. Estas
características em conjunto definem seu valor econômico, classificando-a quanto a sua
qualidade, levando-se em consideração medidas de composição padrão, características
sensoriais e fatores higiênico-sanitários e tecnológicos, segundo a lei nº 9.972/2000
(AGRICULTURA, 2017).
Atualmente a classificação das características intrínsecas da fibra são determinadas pelo
sistema HVI (High Volume Instruments), sendo exigido esse teste e a classificação para que a
pluma seja comercializada no exterior (ZELLWEGER- USTER, 1995).
Dessa maneira, o HVI analisa as seguintes características: comprimento da fibra
(UHML), índice de consistência a fiação (SCI), uniformidade da fibra (UI), índice de
micronaire (MIC), resistência (STR), alongamento (ELG), índice de fibras curtas (SFI),
maturidade da fibra (MAT), grau de amarelo (GA) e grau de reflectância (RE). Estas são as
características exigidas pela indústria têxtil, desde que dentro de certos limites para que o
processo de fiação ocorra com a máxima qualidade na fiação. Tais características serão descritas
abaixo (IMAMT, 2014), conforme Tabela 1:
2.4.1. Índice de Consistência de fiação (SCI)
Característica que indica resistência dos fios, em especial de fios a rotor. É a propriedade
que a fibra tem de se transformar em fio.
2.4.2. Comprimento de Fibra (mm) (UHML)
17
É levado em consideração o comprimento médio da metade mais longa do feixe de fibras
em 32 subdivisões de polegadas.
2.4.3. Uniformidade do Comprimento (UI)
Relação entre o comprimento médio e o comprimento médio da metade mais longa do
feixe de fibras.
2.4.4. Alongamento (ELG)
Máximo de comprimento obtido por uma amostra de fibra durante uma carga de esforço
até seu rompimento.
2.4.5. Resistência (STR)
Capacidade que a fibra tem de suportar uma carga até se romper. A resistência à ruptura
é expressa em g tex-1 (universal) e gf tex-1 (Brasil), sendo que este parâmetro de qualidade
representa a força máxima necessária para romper um feixe de fibras.
2.4.6. Maturidade (MAT)
Grau de desenvolvimento da parede da fibra. Para duas fibras de mesmo diâmetro, a
mais madura será aquela que tiver parede mais espessa na sua seção transversal.
2.4.7. Micronaire (MIC)
Também conhecido como “finura de fibra”, é um índice adimensional. E indicador da
resistência de uma determinada massa de fibras a um fluxo de ar, à pressão constante, em
câmara de volume definido. Este índice, é intimamente influenciado pelo conteúdo de celulose
presente na parede secundária da fibra e permite estimar a quantidade de fibras que irão compor
a seção transversal do fio e sua resistência e regularidade em função de comprimento.
2.4.8. Índice de Fibra Curta (%)
18
Porcentagem de fibras com menos de 12 mm. É obtido através do HVI, pela proporção
em percentagem de fibras curtas em uma amostra com comprimento inferior a 12,7 mm.
2.4.9. Reflectância
A reflectância (Rd %) representa uma escala que varia do branco ao cinza. Quanto maior
a reflectância da fibra, menor será o seu acinzentamento e, portanto, maior o interesse da
indústria têxtil.
2.4.10. Grau de Amarelecimento
Valor correspondente ao amarelecimento das fibras com a ajuda de um filtro amarelo.
Tabela 1. Valores referência para as características intrínsecas da fibra.
UHML(mm) UI (%) ELG (%) STR (gf tex-1)
Curta 23.5 - 25.15 Muito
Irregular
< 77 Muito
Baixo
< 5.0 Baixa 21.0-23.0
Média 25.16 - 27.94 Irregular 77-79 Baixo 5.0-5.9 Média 24.0-27.0
Longa 27.94 - 32.00 Média 80-82 Médio 5.9-6.7 Elevada 27.0-29.0 Uniforme 83-85 Alto 6.8-7.6 Muito
Forte
> 30.0
Muito
Uniforme
> 85 Muito
Alto
> 7.6
UHML=Comprimento de fibra; UI= Uniformidade de comprimento; ELG= Elongamento;
STR= Resistência.
Continuação...
MAT MIC SFI (%)
Inadequado < 0.70 Muito fina < 3.0 Muito Baixa < 6.0
Imaturo 0.70-0.80 Fina 3.0-3.9 Baixa 6.0-9.0
Inferior ao médio 0.80-0.85 Regular 4.0-4.9 Média 10.0-13.0
Maduros 0.85-0.95 Grossa 5.0-5.9 Alta 14.0-17.0
Superior ao médio 0.95-1 Muito Grossa > 6.0 Muito Alta > 17.0
MAT=Maturação; MIC= Micronaire; SFI= Índice de Fibras Curtas
2.5. Fatores ambientais que afetam a qualidade da fibra do algodoeiro
A cadeia produtiva do algodão busca cada vez mais melhorar aspectos da qualidade da
fibra para a obtenção de um melhor produto final. No momento da venda da fibra para a
19
indústria, um produto de melhor qualidade é o que vai garantir um melhor retorno do
investimento. Portanto, a melhoria nas características intrínsecas da fibra é cada vez mais
almejada (SESTREN; KROPLI, 2009).
Por isso, a interação genótipos e ambientes (G x A) é um componente importante para
os programas de melhoramentos de plantas, pois altera o desempenho relativo dos genótipos
em virtude de diferentes ambientes e dificulta a recomendação de cultivares (OLIVEIRA et al.,
2017).
Em trabalho realizado por Souza (1996), com o objetivo de avaliar uma cultivar de
algodoeiro CNPA - 7H em diferentes populações de plantas, o estudioso concluiu que o número
de plantas m-1 reduziu o comprimento (UHML) e o rendimento da fibra. Esses resultados
corroboram com os trabalhos realizados por Hawkins e Peacock (1973) e Bridge et al. (1973),
que também avaliavam a influência da densidade populacional na qualidade da fibra do
algodão. Entretanto, outros autores não evidenciaram o efeito da população de plantas sobre o
rendimento de fibra, quando relacionados à densidade de plantas (SILVA et al, 2011).
Beltrão et al. (2008), ao avaliarem o comprimento da fibra (UHML) de genótipos do
algodoeiro, concluíram que o estresse hídrico no período de alongamento da fibra acarreta na
redução no comprimento.
Já em estudo realizado por Azevedo (2005), com o objetivo de estudar a influência do
ambiente nas características tecnológicas da fibra, chegou-se a conclusão que a adubação
nitrogenada associada a aplicação de água residual tratada, proporcionou maior comprimento
(UHML), uniformidade (UI) e alongamento (ELG), bem como menor índice de fibras curtas
(IFC).
A influência do ambiente nas características tecnológicas da fibra do algodoeiro é maior
que a determinada pelos aspectos intrínsecos da cultivar (ANDRADE et al., 2009). Dentre as
condições ambientais que influenciam as características tecnológicas da fibra do algodão se
destaca a distribuição das chuvas. A ocorrência de precipitações pluviais ou nebulosidade
intensa na pré-colheita, quando os frutos já estão abertos, reduz substancialmente a qualidade
da fibra, e os frutos que ainda não estão abertos apodrecem, reduzindo também a quantidade e
a qualidade da semente (ENCHER, 2014).
Dentre outros aspectos não genéticos que prejudicam a qualidade da fibra, destaca-se o
manejo incorreto das plantas infestantes. Tais plantas também reduzem a produção do
algodoeiro, além de aumentar os custos de produção. As plantas infestantes também podem
afetar o manejo do solo, o controle de pragas e doenças, interferem na quantidade de água e
nutrientes disponíveis a planta, dentre outros (ASHTON; MÔNACO, 1991). Nesse sentido, as
20
plantas infestantes como picão preto (Bidens pilosa) e capim carrapicho (Cenchrus echinatus),
além dos problemas citados acima, prejudicam a qualidade da fibra, pois suas estruturas se
aderem a mesma a depreciando, dificultando a colheita e o beneficiamento do algodão.
2.6. Melhoramento do algodoeiro
Os programas de melhoramento genético convencional de algodoeiro no Brasil
começaram em 1921. Neste ano a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)
começou a desenvolver projetos de pesquisa voltados para a cultura, visando obter cultivares
adaptadas para as regiões Norte, Nordeste e Centro-Oeste (PENNA, 2005).
O programa de melhoramento genético em algodoeiro da Universidade Federal de
Uberlândia começou no ano de 1995, idealizado pelo professor Dr. Júlio César Viglioni Penna,
com o intuito de desenvolver genótipos de algodoeiro de fibra colorida visando suprir a
demanda de trabalhos sociais da região voltados a tecelagem. A princípio realizaram-se
cruzamentos e retrocruzamento entre Gossypium barbadense - uma variedade de fibra escura
avermelhada com porte elevado, desenvolvimento tardio, com baixa produtividade - e G.
hirsutum comerciais, com objetivo de melhorar o porte da planta, qualidade de fibra e
produtividade.
Hoje o programa é coordenado pela Professora Dr. Larissa Barbosa de Sousa e visa
aprimorar as tecnologias de produção do algodoeiro na região de Uberlândia, almejando o
desenvolvimento de novas cultivares brancas e coloridas convencionais, com alta
produtividade, resistentes aos estresses bióticos e abióticos. Para tanto, utilizam-se métodos de
melhoramento clássico e molecular.
De modo geral, nos programas de melhoramento de algodoeiro, utiliza-se o método bulk,
genealógico ou retrocruzamento. O primeiro método de seleção é utilizado para melhoramento
de grandes populações visando à seleção natural, o segundo para controle parental e o terceiro
para incorporação de poucos genes específicos (BORÉM, 2005). Seleção massal, seleção
genealógica, seleção pedigree-massal, seleção recorrente, hibridação, retrocruzamento e uso do
vigor híbrido, também são bastante utilizados (BORÉM, 2014).
O algodoeiro é uma planta de autofecundação, entretanto, a taxa de polinização cruzada
pode ultrapassar 80%. Este fato se deve a polinizações por abelhas Apis mellifera L.
(FUZATTO, 1999). No programa de melhoramento de algodoeiro é de extrema importância
tomar o cuidado de proteger as flores para evitar fecundação cruzada em genótipos que são de
interesse.
21
Nesse sentido, o melhoramento genético do algodoeiro tem como objetivo atender a
demanda de maior produtividade, porte, maturação uniformes dos capulhos, resistência às
principais pragas e doenças, além de plumas que atendam as exigências da indústria têxtil
(PENNA, 2005). As características mais visadas para as fibras, segundo Penna (1982) e
Resende (2014), são: comprimento da fibra (UHML), resistência (STR), maturidade (MAT) e
índice de micronaire (MIC).
Para o melhoramento de fibras coloridas, além das características citadas acima é
importante saber que são determinadas geneticamente por um ou mais genes dominantes, sendo
a maioria das espécies de algodão, 39 das 50 são de fibras de cor (EMBRAPA 2004). Contudo,
poucas são exploradas pelo fato de possuírem qualidades de fibras inferiores quando
comparadas ao algodão de fibra branca, além de possuírem menores produtividades
(CARVALHO 2011).
2.7. Diversidade genética
A diversidade se refere a variedade entre as espécies e os indivíduos, resultante da
expressão genética, concomitantemente as variações ambientais. Nos programas de
melhoramento é importante que haja divergência genética entre os genitores. A mensuração
dessa dissimilaridade é realizada através de parâmetros que proporcionam ao melhorista antever
combinações superiores e com maior efeito heterótico (RAMALHO et al., 2012).
Estes parâmetros são provenientes de avaliações fisiológicas e morfológicas e genéticas.
Assim sendo, as técnicas biométricas possibilitam medir a dissimilaridade ou similaridade,
utilizando a distância euclidiana média ou a generalizada de Mahalanobis (CRUZ; REGAZZI;
CARNEIRO, 2014).
A distância de Mahalanobis é a mais utilizada. Esta é dependente exclusivamente das
medidas de dissimilaridades, assim como as correlações residuais entre os caracteres avaliados
(CRUZ; REGAZZI; CANEIRO, 2014). Contudo, o agrupamento é necessário para que torne
possível a visualização dos grupos formados por cada par de progenitor.
Dos métodos de agrupamento, os métodos hierárquicos de ligações médias (UPGMA) e
o otimizado são os mais utilizados. O método hierárquico permite uma visão bidimensional da
similaridade, calculando a soma de quadrado entre dois agrupamentos gerando um
dendrograma. Além disso, baseiam-se na participação dos genótipos em subgrupos não vazios
mutualmente exclusivos (CRUZ; REGAZZI; CANEIRO, 2014).
22
Há também o método otimizado de Tocher, o qual baseia-se na separação dos genótipos
mais similares dentro do grupo e o compara com os demais genótipos até o nível máximo,
usando o valor médio da distância entre os grupos, embasados na distância de Mahalanobis
(CRUZ; REGAZZI; CANEIRO, 2014).
Segundo Violatti (2016), a análise da divergência genética utilizando o método de
otimização de Tocher e o método hierárquico de ligações médias (UPGMA) encontraram
comportamento similares para divergência genética em algodão. Isto se deve ao fato de ambas
as metodologias tomarem como base a mesma matriz de dissimilaridade e, geralmente, serem
concordantes ou próximos entre si (POLETINE, 2016). Em outro estudo de dissimilaridade,
Neto et al. (2015) encontraram as menores distâncias na divergência entre genótipos brancos
utilizando os métodos citados acima.
2.8. Correlação entre os caracteres
Para otimização do melhoramento é importante avaliar vários caracteres ao mesmo
tempo, para maximizar o tempo e recursos. Conhecer a relação entre os caracteres avaliados é
um meio de selecionar uma entre várias características, principalmente, se esta for de difícil
avaliação ou baixa herdabilidade (AZEVEDO et al., 2016).
A fim de auxiliar nestes casos, a correlação fenotípica, genotípica e ambiental, são de
grande valia, pois podem orientar o melhorista, distinguindo e quantificando o grau de
associação entre os caracteres. A correlação fenotípica é caracterizada pelas variações genéticas
e ambientais. Contudo, as genéticas são as de maior interesse, uma vez que possuem natureza
herdável e podem ser manipuladas pelo melhoramento (AZEVEDO et al., 2016).
Dessa maneira, quando duas características possuem correlação positiva é possível
obter ganhos em uma por meio da seleção indireta em outra. As correlações possuem
coeficientes adimensionais que variam de 1 à -1, sendo que o valor zero evidencia a falta de
relação linear entre duas variáveis e não a ausência de correlação. Além disso, valores negativos
indicam que as características são inversamente correlacionadas e, quando seus valores são
positivos, os caracteres se correlacionam no mesmo sentido. Valores próximos ao extremo entre
1 e -1, indicam associação forte entre ambas (NOGUEIRA, 2011; SOUSA, 2013).
Contudo, a correlação estimada pode não ser representativa, uma vez que uma alta
correlação pode ser resultado da interferência indireta de uma outra característica. Para isso é
necessário mensurar a influência de efeitos diretos e indiretos de outros caracteres, necessitando
23
de uma análise complementar para determinar estas influências (TOEBE; CARGNELUTTI
FILHO, 2013).
Com o intuito de contornar esse viés, a análise de trilha (WRIGTH 1921) possibilita a
determinação dos efeitos diretos e indiretos dos caracteres sobre uma característica principal.
Para tanto, é utilizado uma equação de regressão expressas em diagramas de trilha (CRUZ,
REGAZZI, CARNEIRO, 2014).
Concomitantemente a análise de trilha, recomenda-se realizar o diagnóstico da
multicolinearidade, a fim de eliminar possíveis erros de representatividade dos resultados e não
expressar a realidade das correlações (SALLA et al., 2015). Para tanto existem dois métodos
para identificação e eliminação ou ajuste das características que contribuem para a
colinearidade.
O primeiro é o Montgomery e Peck (1981), o qual classifica e ranqueia as características
que mais contribuem para a colinearidade, podendo ser do tipo fraca, moderada a forte ou
severa. O segundo método utiliza a regressão em crista, e é utilizado quanto não se desejar
eliminar uma variável que seja considerada importante. Para tal, é utilizado um valor mínimo
da constante k, para estabilizar as variáveis inseridas na trilha e manter o fator de inflação da
variância (VIF) menor que 10 (SALLA et al., 2015).
2.9. Interação genótipos x ambientes
Ter diversidade genética e conhecer a correlação entre os caracteres é de grande valia
no melhoramento, mas o potencial do genótipo pode ser mascarado na sua expressão fenotípica
quanto há variações no ambiente, sendo representando pela interação genótipos x ambientes
(GxA). No desenvolvimento das cultivares é importante que estes expressem as características
genéticas pré-selecionadas, mesmo em ambientes contrastantes, sem perder seu potencial
melhorado, como produtividade e rendimento (ALARCÓN; DIAS, 2009).
A interação GxA fornece parâmetros que auxiliam o melhorista a entender os fatores da
interação, pois um genótipo superior em um ambiente, pode não ser superior em outro. Por isso,
torna-se necessário a avaliação dos genótipos em diversos ambientes ao qual se deseja inseri-
los e, assim, recomendar os melhores genótipos para cada região. De forma representativa, os
tipos de interações são classificados como ausência de interação, interação simples ou interação
complexa, de acordo com a resposta dos genótipos nos ambientes (CRUZ; REGAZZI;
CARNEIRO, 2014).
24
Na Figura 1 A, demonstra-se a ausência de interação, ou seja, ambos os pares de
genótipos, respondem igualmente à melhoria nos pares de ambientes, representado pelas retas
paralelas entre si. Na Figura 1-B, representa-se a interação do tipo simples, onde os pares de
genótipos variam a magnitude nos ambientes, porém não alteram suas posições entre si.
Já a Figura 1-C representa a interação do tipo complexa, onde os genótipos não mantem
uma consistência de superioridade frente as variações ambientais. Sendo assim, o genótipo
superior em um ambiente, não é superior em outro ambiente, o que dificulta a seleção e
recomendação desses genótipos pelo melhorista.
Figura 1. Padrões de comportamento dos genótipos em dois. Ambientes 1 e ambiente 2.
Destacando-se na figura 1A- Ausência de interação; 1B- Interação simples e na figura 1C-
Interação Complexa. Genótipo A representado por ----- ; Genótipo B representado por
Contudo, apesar de sua importância, conhecer a respeito das interações genótipos x
ambientes pode não detalhar informações mais minuciosas a respeito do comportamento dos
genótipos a vista de variações ambientais. Para contornar esta particularidade, análises da
adaptabilidade e estabilidade são necessárias para identificar comportamentos previsíveis dos
genótipos, assim como sua predição às variações ambientais (CRUZ; REGAZZI; CARNEIRO,
2014).
2.10. Adaptabilidade e estabilidade
A adaptabilidade e estabilidade auxilia o melhorista na seleção de genótipos mais
adaptados aos ambientes. De acordo com Eberhart e Russell (1966), a adaptabilidade é a
capacidade de os genótipos aproveitarem vantajosamente os estímulos ambientais e
estabilidade a capacidade de previsibilidade em função desses estímulos. Existem vários
métodos para determinar a adaptabilidade e estabilidade e a escolha sobre qual utilizar depende
1A- Ambientes 1B- Ambientes 1C- Ambientes
Genótipos
25
dos dados experimentais, da quantidade de ambientes disponíveis e do tipo de informação que
se deseja obter (CRUZ; REGAZZI; CARNEIRO, 2014).
Dentre os métodos de estudo da adaptabilidade e estabilidade dos genótipos existem os
métodos não-paramétricos baseados na análise de variância e na regressão linear simples, e os
métodos univariados e multivariados.
2.10.1. Método Eberhart e Russell (1966)
O método de Eberhart e Russell (1966) baseia-se na análise da regressão linear simples
dos genótipos, para determinar os parâmetros de estabilidade e adaptabilidade e é definido pelo
modelo estatístico:
𝒀𝒊𝒋 = 𝜷𝟎𝒊 + 𝜷𝟏𝒊 + 𝑰𝒋 + 𝜹𝒊𝒋 + 𝜺̅𝒊𝒋
Em que:
𝑌𝑖𝑗: média do genótipo i no ambiente j;
𝛽0𝑖: média geral do genótipo;
𝛽1𝑖: coeficiente de regressão linear, que mede a resposta do i-ésimo genótipo à
variação do ambiente;
𝐼𝑗: índice ambiental codificado (∑ 𝐼𝑗 𝑗 = 0);
𝛿𝑖𝑗: desvio da regressão
휀 ̅𝑖𝑗: erro experimental médio
Para os valores ideias, o coeficiente de regressão (β1i) precisa possuir valores próximos
de 1, valor que significa adaptabilidade geral ampla. Quando os valores do coeficiente de
regressão são menores que 1, representam um genótipo que tem um desempenho melhor em
ambientes desfavoráveis e, maiores que 1, demonstram o desenvolvimento melhor em
ambientes mais favoráveis. Já os desvios de regressão de estabilidade (σ²) iguais a 0
demonstrando alta previsibilidade e estabilidade dos genótipos (CRUZ; REGAZZI;
CARNEIRO, 2014).
𝛔²di = ∑ 𝜹𝒊�̂�
𝒋
/(𝒂 − 𝟐)
Β1i=
∑ 𝒀𝒊𝒋𝑰𝒋𝒋
∑ 𝑰²𝒋𝒋
26
2.10.2. Método Centróide modificado por Nascimento (2009)
O método centróide (ROCHA et al., 2005) é um método não paramétrico, que utiliza de
técnica multivariada e isto possibilita reduzir a dimensionalidade do conjunto de dados com o
mínimo de perdas, comparando os valores da distância cartesiana entre os genótipos e sete
referências ideais (ideótipos), inferidos a partir dos dados experimentais para representar os
genótipos de máxima adaptabilidade geral, máxima adaptabilidade específica a ambientes
favoráveis ou desfavoráveis e os genótipos de mínima adaptabilidade. Os ambientes são
classificados em favoráveis e desfavoráveis utilizando o índice ambiental como proposto por
Finlay e Wilkinson (1963) (NASCIMENTO et al., 2009).
França et al. (2014) utilizaram o método centróide para análise da adaptabilidade e
estabilidade em sorgo sacarino. Busanello et al. (2012) fizeram uso do método centróide para
auxiliar na avaliação de híbridos simples e triplos de milho. Ainda há outros exemplos de uso
do método centroide, como o de Pelúzio et al., (2008), que avaliaram a adaptabilidade produtiva
de cultivares de soja em quatro épocas de semeadura em Gurupi-TO.
2.10.3. Método de redes neurais artificias
As redes neurais artificias (RNA’s) é um ramo da computação que simula o
processamento dos dados de maneira análoga ao cérebro humano, adquirindo conhecimento
através da experiência, e gera a possibilidade de prever algo, reconhecer padrões ou estabelecer
agrupamentos (HAYKIN, 2008; BRAGA et al., 2011).
Este método possui diversas vantagens para sua utilização, pois considera a habilidade
de aprendizagem com as experiências, não necessita de informações a priori dos dados, tem
possibilidade de se adaptar ao meio, possui boa capacidade de predição. Além disso, mesmo
com informações de entradas incompletas, não necessita de conhecimento prévio a respeito do
comportamento a ser modelado e nenhuma pressuposição das variáveis (NASCIMENTO et al.,
2013; BARROSO et al., 2013).
Uma das utilizações está sendo empregada para análises de adaptabilidade e
estabilidade, inclusive adaptações ao uso do método de Eberhart e Russell (1966) utilizando
RNAs, pois pelo método convencional existe o viés do seu uso, quando aplicado em poucos
ambientes. Foi realizada a simulação de genótipos com o intuito de obter conjuntos para o
treinamento e validação da rede. Para tanto, são simulados genótipos de acordo com as classes
27
definidas por Eberhart e Russell (1966) e usam-se os mesmos no treinamento da rede (HASTIE
et al., 2009; NASCIMENTO et al., 2013; BARROSO et al., 2013).
Demonstrando um esquema de rede com uma única camada de rede neural (Figura 2).
Tem-se: as pelas variáveis Z m são funções de somas ponderadas de variáveis de entrada Xi ,
em outras palavras, Z m = γ (α 0m + α T m X), m = 1, 2, ..., M e saída, Y k , são modelados como
funções dessas combinações, onde T k = β 0k + β T k Z, k = 1, 2, ..., K, Y k = f k(X) = g k (T), k =
1, 2, ..., k, em que Z = (Z 1, Z 2 , ..., Z M ), e T = (T 1 , T 2 , ..., T k ) (NASCIMENTO et al.,
2013). A função de ativação, sigmoid, γ (υ) é dada como:
𝛾(𝑣) = 1(1 + 𝑒−𝑣)⁄
Y1
Figura 2. Adaptado de Nascimento et al. (2013). Esquema da única camada oculta da
rede neural
A função de saída g k (T) possibilita a transformação final do vetor de saída T. Na
regressão, a função g k (T) é definida como a identidade, ou seja, g k (T) = T.
A estimativa do conjunto de todos os parâmetros da rede (θ) (pesos), {α 0m, α m ; m = 1,
2 ..., M} e {α 0k , α k ; k = 1, 2 ..., K}, que minimiza a soma de erros quadrados, dado por: G (θ)
= arg max k f k (x), realizado pelo algoritmo de gradiente descendente, conhecido como back-
propagation (HASTIE et al., 2009; NASCIMENTO et al., 2013).
YK
Z1
Z2
ZM
X1
X2
X3
XP
28
Para realizar o treinamento da rede com seus pesos, é necessário definir valores iniciais,
satisfazendo a equação LS * max (| x |) ≈ 1, com o LS representando o limite superior do
intervalo e max (| x |) o maior valor absoluto do conjunto de dados de treinamento.
Posteriormente realiza-se a validação rede, considerando um erro máximo de 1%
(NASCIMENTO et al., 2013).
Assim, para analisar a estabilidade, utilizou-se o conceito de Finlay e Wilkinson (1963),
classificado como alta estabilidade se, após sua linearização, a classificação para a
adaptabilidade não for alterada e, como baixa estabilidade se for alterada (NASCIMENTO et
al., 2013).
Ao estudar a adaptabilidade das RNA’s para estimar a adaptabilidade e estabilidade,
Nascimento et al. (2013), analisando genótipos de alfafa, concluiu que as RNA’s são uma
alternativa na classificação dos genótipos, em relação ao método Eberhart e Russell (1966).
Barroso et al. (2013), analisando as RNA’s para classificação de genótipos de alfafa,
encontraram índices de concordância mais elevado, quando comparados a análise
discriminante, com relação ao método de Eberhart e Russell (1966).
29
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34
CAPÍTULO 2
ADAPTABILIDADE E ESTABILIDADE DE GENÓTIPOS DE ALGODOEIRO DE
FIBRA COLORIDA NA REGIÃO DE UBERLÂNDIA POR MEIO DE REDES
NEURAIS ARTIFICIAIS E METÓDOS CONVENCIONAIS
35
3. ADAPTABILIDADE E ESTABILIDADE DE GENÓTIPOS DE ALGODOEIRO DE
FIBRA COLORIDA NA REGIÃO DE UBERLÂNDIA POR MEIO DE REDES
NEURAIS ARTIFICIAIS E METÓDOS CONVENCIONAIS
3.1. Resumo
O algodão é a fibra têxtil natural mais utilizada do mundo. No Brasil, o algodoeiro é um
importante comodittie agrícola, sendo o país um dos maiores produtores mundiais, com cultivo
em todas as regiões, principalmente no bioma cerrado. É importante o estudo da interação
genótipos x ambientes (GxA) e, caso esse exista, avaliar sua adaptabilidade e estabilidade, a
fim de analisar o comportamento dos genótipos frente aos estímulos ambientais e sua
previsibilidade diante das oscilações do ambiente. Pensando nisto, o objetivo deste trabalho foi
verificar a presença da interação genótipos x ambientes para características da fibra e
produtividade, assim como avaliar o uso das redes neurais artificiais e métodos convencionais
para adaptabilidade e estabilidade dos genótipos de algodoeiro de fibra colorida. Os
experimentos foram realizados na fazenda experimental Capim Branco, em Uberlândia-MG, na
safra 2013/2014, 2014/2015, 2015/2016 e 2016/2017. Foram avaliados 12 genótipos de
algodoeiro de fibra colorida, sendo 10 do Programa de Melhoramento Genético do Algodoeiro
UFUJP-01, UFUJP-02, UFUJP-05, UFUJP-08, UFUJP-09, UFUJP-10, UFUJP-11, UFUJP-13,
UFUJP-16, UFUJP-17 e duas testemunhas: BRS Rubi e BRS Topázio. O delineamento
experimental foi de blocos completamente casualizados com três repetições. A parcela
experimental foi composta por quatro fileiras de plantas de algodão 5 metros de comprimento,
espaçadas em um metro. Foram avaliados a produtividade de algodão em caroço, rendimento
de fibra e as características tecnológicas da fibra com o auxílio do aparelho HVI (High Volume
Instrument), sendo estas: Comprimento médio da fibra (UHML), Uniformidade de
comprimento (UI), Índice de fibras curtas (SFI), Resistência de fibras (STR), Elongamento da
fibra (ELG), Micronaire (MIC) e Maturidade da fibra (MAT). As análises realizadas foram:
Estudo da interação genótipos por ambientes (GxA) pelo teste f, a decomposição da interação
pela dissimilaridade entre os ambientes pelo método das partes simples, pelo método de Cruz e
Castoldi (1991), além da adaptabilidade e estabilidade pelos métodos de Eberhart e Russell
(1966), Centróide e Redes Neurais Artificiais (RNA’s). As características avaliadas
apresentaram interação GxA, que evidencia o comportamento diferencial dos genótipos frente
as oscilações ambientais. A interação foi predominantemente do tipo complexa e ao
analisarmos a adaptabilidade e estabilidade houve concordância entre os métodos de Eberhart
e Russell e as RNA’s, sendo que os genótipos UFUJP-02 e UFUJP-17 demonstraram ser
responsivos aos estímulos ambientais com alta previsibilidade, além de demonstrarem ser
promissores para a característica produtividade e qualidade de fibras. O método de RNA’s
demonstrou confiabilidade quanto a adaptabilidade, se comparada aos métodos Eberhart e
Russell e Centróide.
Palavras-chave: Gossypium hirsutum; Inteligência Artificial; Adaptabilidade e estabilidade.
36
3.2. Abstract
Cotton is the most widely used natural textile fiber in the world. In Brazil it is an important
agricultural commodittie being also one of the largest world producers, grown in all regions of
the country, mainly in the closed biome. It is of vital importance to study the genotype x
environment interaction (GxA) and evaluate its adaptability and stability to know the behavior
of genotypes as to their response to environmental stimuli and their predictability in the face of
environmental oscillations. The objective of this work was to verify the presence of genotype
x environment interaction for fiber characteristics and productivity as well as to evaluate the
use of artificial neural networks for adaptability and stability of cotton fiber genotypes. The
experiment was carried out at the Capim Branco experimental farm, in Uberlândia-MG, in the
crop year 2013/2014, 2014/2015, 2015/2016 and 2016/2017. Twelve cotton fiber genotypes
were evaluated, of which 10 were from the Genetic Improvement Program of the UFUJP-01,
UFUJP-02, UFUJP-05, UFUJP-08, UFUJP-09, UFUJP-10, UFUJP-11, UFUJP-13, UFUJP-16,
UFUJP-17 and two controls: BRS Rubi and BRS Topaz. The experimental design was
completely randomized blocks with three replicates. The experimental plot was composed of
four rows of cotton plants 5 meters long, spaced one meter apart. The yields of cotton seed,
fiber yield and the technological characteristics of the fiber were evaluated with the aid of the
HVI (High Volume Instrument) apparatus, being: Average length of fiber (UHML), Uniformity
of length (UI), Index of (SFI), fiber resistance (STR), fiber elongation (ELG), micronaire (MIC)
and fiber maturity (MAT). The analyzes carried out were: Study of the Interaction Genotypes
by Environments (GxA) by test f, the decomposition of the interaction by dissimilarity between
the environments by the simple parts method, by the method of Cruz and Castoldi (1991),
besides the adaptability and stability by the methods of Eberhart and Russell (1966), Centroid
and Artificial Neural Networks (ANNs). The evaluated characteristics presented interaction
GxA that evidences the differential behavior of the genotypes in front of the environmental
oscillations. The interaction was predominantly of the complex type and when analyzing the
adaptability and stability there was concordance between the methods of Eberhart and Russell
and the RNAs, being that the genotypes UFUJP-02 and UFUJP-17 demonstrated to be
responsive to the environmental stimuli with high predictability, besides demonstrated to be
promising for the characteristic productivity and quality of fibers. The RNA's method
demonstrated reliability regarding adaptability compared to the Eberhart and Russell and
Centroid methods.
Keywords: Gossypium hirsutum; Artificial intelligence; Adaptability and stability.
37
3.3. Introdução
O Brasil é o quinto maior produtor mundial de algodão com uma área estimada de
plantio, para a safra 2017/2018, de mais de 1 milhão de hectares. Há um acréscimo de área de
plantio de 11% em relação à safra anterior e, isso se deve, principalmente, as boas perspectivas
de mercado aliado aos avanços no melhoramento genético de plantas (CONAB, 2017).
O algodão de fibra colorida tem um alto potencial na região de Minas Gerais. Esse
potencial está relacionado ao elevado valor agregado em relação ao algodão de fibra branca,
além da possibilidade relevante no contexto socioeconômico da região.
O melhoramento é uma eficiente ferramenta para obtenção de cultivares mais adaptadas
e produtivas para cada ambiente, o que possibilita reduzir os custos de produção com insumos
e maximizar os ganhos. O estudo do comportamento dos genótipos nos ambientes é de vital
importância, pois afetará diretamente a manifestação fenotípica dos genótipos, através da
interação genótipos x ambientes (GxA) (CRUZ; REGAZZI, CARNEIRO, 2014), que em sua
existência dificulta o processo de melhoramento.
Para identificar estas manifestações diferenciadas nos ambientes, a decomposição da
interação em partes simples e complexas foi proposta por Cruz e Castoldi (1991). A interação
simples evidencia a diferença da variabilidade entre os genótipos, já a interação complexa
demonstra a inconsistência da superioridade e do comportamento do genótipo com as variações
nos ambientes. Carvalho et al. (2015) avaliaram a interação genótipos por ambientes em oito
genótipos de algodoeiro de fibra colorida em 16 ambientes, colorida. O estudo concluiu que
houve interação genótipos x ambientes para a maioria dos caracteres e a maioria é de natureza
complexa. Contudo, são raros os estudos de GxA no Brasil quando se avalia algodão de fibra
colorida.
Porém, conhecer a respeito das interações não nos fornece informações pormenorizadas
sobre o comportamento desses genótipos diante das variações ambienteis (CRUZ; REGAZZI;
CARNEIRO, 2014). Por isso, torna-se necessário o complemento do estudo.
O complemento se dá pela estabilidade e adaptabilidade, que fornece informações mais
detalhadas a respeito do comportamento dos genótipos, apresentando um conhecimento de sua
previsibilidade e sua resposta em relação a melhorias do meio (CRUZ; REGAZZI;
CARNEIRO, 2014). Existem várias metodologias que avaliam a adaptabilidade e estabilidade,
levando-se em consideração a natureza das variáveis, números de ambientes, precisão
requerida, dentre outros. Um dos métodos mais utilizados é o de Eberhart e Russell (1966), que
utilizam a regressão linear.
38
Outro método bastante utilizado é o Centróide modificado por Nascimento et al. (2009),
que consiste na comparação dos valores médios de distância cartesiana entre os genótipos a sete
ideótipos (VASCONCELOS et al., 2015). Pfann (2010), em seu estudo de adaptabilidade e
estabilidade de híbridos simples de milho no Parará, concluiu que a metodologia Centróide
pode ser agregada pelo método de Eberhart e Russell. Já outro estudo, de Carvalho et al. (2015),
avaliando estabilidade e adaptabilidade de genótipos de fibra colorida, utilizando o método de
Eberhart e Russell, encontraram, de forma geral, adaptabilidade ampla para a maioria das
características intrínsecas da fibra. Contudo, há limitações de uso quando utilizada em poucos
ambientes (BARROSO et al., 2013).
Para contornar essa limitação, as redes neurais artificiais (RNA’s) surgem como uma
alternativa a esta deficiência, com a utilização das classes predefinidas por Eberhart e Russell
(1966). As RNA’s assemelham-se a uma rede de neurônios biológicos que processam muitos
dados, reconhecendo padrões com capacidade de autoaprendizagem, simulando dados em um
treinamento e validação da RNA, estimando uma grande coleção de genótipos de acordo com
as classes predefinidas (HAYKIN, 2009; NASCIMENTO et al., 2013). Júnior et al. (2017), ao
avaliarem genótipos de algodoeiro, utilizaram as RNA’s para selecionar genótipos com alta
qualidade de fibra.
Pensando nisto, o objetivo deste trabalho foi verificar a presença da interação genótipos
x ambientes para características da fibra e produtividade, assim como avaliar o uso das redes
neurais artificiais para adaptabilidade e estabilidade dos genótipos de algodoeiro de fibra
colorida.
3.4. Material e métodos
O experimento foi conduzido em uma área experimental localizada na Fazenda Capim
Branco (18º52’S; 48º20’W e 805m de altitude), pertencente à Universidade Federal de
Uberlândia, no município de Uberlândia, Minas Gerais. O estudo levou em consideração
material coletado nas safras 2013/2014, 2014/2015, 2015/2016 e 2016/2017.
Segundo os dados climáticos (1981 a 2008) fornecidos pelo Instituto de Geografia da
Universidade Federal de Uberlândia, a cidade apresenta temperatura média do ar de 22,4º C,
umidade relativa do ar média de 70% e precipitação pluvial anual média de 1.584 mm por ano.
As condições meteorológicas durante a condução do experimento foram monitoradas
via estação meteorológica automática, que apresenta sensores de temperatura e precipitação
pluviométrica (Figura 3 a Figura 6).
39
.
Figura 3. Dados meteorológicos no período de 12/2013 a 06/2014.
MAX (°C) – Temperatura máxima; MIN (°C) – Temperatura mínima; Prec (mm) – Precipitação
Figura 4. Dados meteorológicos no período de 12/2014 a 06/2015.
MAX (°C) – Temperatura máxima; MIN (°C) – Temperatura mínima; Prec (mm) – Precipitação
0
5
10
15
20
25
30
35
PREC (mm) MAX ºC MIM ºC
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Prec (mm) MAX ºC MIM ºC
40
Figura 5. Dados meteorológicos no período de 12/2015 a 06/2016.
MAX (°C) – Temperatura máxima; MIN (°C) – Temperatura mínima; Prec (mm) – Precipitação
Figura 6. Dados meteorológicos no período de 12/2016 a 30/06/2017.
MAX (°C) – Temperatura máxima; MIN (°C) – Temperatura mínima; Prec (mm) – Precipitação
A área em que foi realizado o experimento situa-se de Latossolo Vermelho Escuro
distrófico, de textura argilosa. Antes da implantação do experimento, coletou-se uma amostra
composta de solo, para a realização das análises químicas para fins de recomendação de
calagem e adubação.
O preparo do solo foi realizado de forma convencional, com uma aração e duas
gradagens. A área foi sulcada e adubada manualmente com NPK (20-80-10). Foram semeadas
no mês de dezembro, com 16 sementes por metro linear a 2 cm de profundidade. Aos 30 dias
0.00
5.00
10.00
15.00
20.00
25.00
30.00
35.00
PREC (mm) MAX ºC MIM ºC
0.00
5.00
10.00
15.00
20.00
25.00
30.00
35.00
Prec(mm) Max (ºC) Min(ºC)
41
após emergência, foi feito um desbaste, mantendo oito plantas por metro linear e adubação de
cobertura, com 80 kg de N ha-1.
Doze genótipos de algodoeiro de fibra colorida foram avaliados, sendo 10 proveniente
do Programa de Melhoramento Genético do Algodoeiro (PROMALG): UFUJP–01, UFUJP–
02, UFUJP-05, UFUJP-08, UFUJP–09, UFUJP – 10, UFUJP – 11, UFUJP – 13, UFUJP – 16,
UFUJP –17 na geração F6, e duas cultivares comerciais: BRS Rubi (RC) e BRS Topázio (TC).
O delineamento experimental utilizado foi o de blocos completos casualizados (DBC)
com três repetições. A parcela experimental constituiu de quatro linhas de cinco metros
espaçadas de um metro, sendo a área útil composta pelas duas linhas centrais desprezando 0,5
m de cada extremidade da linha.
As plantas infestantes foram controladas através de capinas, catação manual e controle
químico. No pré-plantio foi realizada a aplicação de Dual Gold (S-Metolacloro). Além disso,
foi realizada aplicação do herbicida Staple (Piritiobaque - Sódico), utilizando-se pulverizador
costal, em toda área do ensaio, na dosagem de 500 mL ha-1.
Foram feitas diversas aplicações com produtos fitossanitários, visando o manejo
integrado de pragas. As principais pragas encontradas e controladas foram: mosca branca
(Bemisia tabaci), pulgão (Aphis gossypii), bicudo do algodoeiro (Anthonomus grandis), tripes
(Frankliniella spp.), percevejo-manchador (Dysdercus ruficollis), lagarta das maçãs (Heliothis
virescens), falsa medideira (Chrysodeixis includens), curuquerê (Alabama argilacea) e ácaro
rajado (Tetranychus urticae).
Ademais, durante todo o ciclo da cultura, foram feitas aplicações sequenciais com
regulador de crescimento cloreto de mepiquat (1,1-dimethylpiperidinium chloride). As
aplicações foram efetuadas quando o comprimento médio do internódio, obtido pela razão entre
a altura da planta e número de nós da haste principal, ultrapassassem 3 cm.
As avaliações foram realizadas na maturação plena, avaliando cinco plantas aleatórias
na área útil, sendo:
Produtividade de algodão em caroço: Coleta e pesagem de todos os capulhos abertos
da área útil de cada parcela (kg ha-1).
Rendimento de fibras: Foi determinado obtendo-se a razão entre a massa de pluma e
de algodão em caroço de cada parcela útil.
Avaliação das características tecnológicas da fibra
Foram avaliadas as seguintes característica, pelo aparelho HVI (High volume
instrument) (IMAMT, 2014):
42
Comprimento de fibra (mm) (UHML)
Foi levado em consideração o comprimento médio da metade mais longa do feixe de
fibras em 32 subdivisões de polegada. A escala de valores para essa característica obedece aos
padrões de classificação do Embrapa (CNPA) em milímetros, sendo: Fibra curta: 23,5 a 25,15
mm; Média: 25,16 a 27,94 mm; Longa: 27,94 a 32,00 mm.
Uniformidade do comprimento
Realizou-se a relação entre o comprimento médio e o comprimento médio da metade
mais longa do feixe de fibras. Upper half mean (UHML) fornecidos pelo HVI. Conforme a
classificação, o valor para uniformidade de fibra é classificado como: muito uniforme maior
que 85% e de 83 a 85 %, média de 80 a 82%, irregular quando está entre 77 a 79 % e, muito
irregular quando se encontra menor que 77%.
Alongamento
Foi obtida pelo máximo de comprimento de uma amostra de fibra durante uma carga de
esforço até seu rompimento, nesse caso foi determinado com o aparelho HVI. Os valores mais
apropriados e aceitos pela indústria são de 7%. A característica alongamento (%) possui faixas
de classificação, tais como: muito baixo – menor 5,0%; baixo – 5,0 a 5,9 %; médio – 5,9 a
6,7%; alto – 6,8 a 7,6 %; muito alto – acima de 7,6%.
Resistência
Foi analisado a capacidade que a fibra tem de suportar uma carga até romper-se. A
resistência à ruptura é expressa em g tex-1 (universal) e gf tex-1 (Brasil. Medidas esperadas, para
fibras de algodão é entre 28 e 29 mm, uma resistência mínima de 26 g tex-1).
O STR (gf tex-¹) tem-se a seguinte classificação de fibra: muito forte, quando maior que
30; elevado: 27 a 29 gf tex-¹, média: 24 a 27 gf tex -¹, baixa de 21-23 gf tex-¹ e abaixo de 20 gf
tex-1 é muito baixa. Os melhoristas preferem fibras com valores acima de 28 gf tex-1
(EMBRAPA, 2002).
Maturidade
Foi mensurado o grau de desenvolvimento da parede da fibra. Para duas fibras de mesmo
diâmetro, a mais madura foi aquela que tivesse parede mais espessa na sua seção transversal.
43
Para a característica maturação tem-se a classificação: superior ao médio de 0,95 a 1,00;
maduros de 0,85 a 0,95; inferior ao médio de 0,80-0,85; imaturo de 0,70 a 0,80 e inadequado
abaixo de 0,70.
Micronaire
Verificou-se medida do diâmetro da fibra. No caso do algodão, o índice micronaire,
também conhecido como “finura de fibra”, é um índice adimensional. É indicado pela
resistência de uma determinada massa de fibras a um fluxo de ar, à pressão constante, em
câmara de volume definido. Este índice é intimamente influenciado pelo conteúdo de celulose
presente na parede secundária da fibra, permite estimar a quantidade de fibras que irão compor
a seção transversal do fio e, portanto, sua resistência e regularidade em função de comprimento.
Sobre a classificação é considerado: muito fina – menor que 3,0; fina – 3,0 a 3,9; regular
– 4,0 a 4,9; grossa – 5,0 a 5,9 e muito grossa – maior que 6,0.
Índice de fibra curta (%)
Foi obtido pela porcentagem de fibras com menos de 12 mm. É obtido através do HVI,
pela proporção em percentagem de fibras curtas em uma amostra com comprimento inferior a
12,7 mm. Para esta característica a classificação é: muito baixa – menor que 6 %; baixa – 6 a 9
%; média – 10 a 13 %; alta – 14 a 17 % e muito alta – maior que 17 %.
Para as análises estatísticas, foram realizados testes de pressuposições para
homogeneidade das variâncias residuais (Teste de Levene), aditividade (Teste de Tukey) e
normalidade dos resíduos (Shapiro-Wilk) e também a homogeneidade das variâncias residuais,
que é a razão entre o maior e o menor quadrado médio do resíduo (QMR), não podendo
ultrapassar o limite de sete, para realizar a análise de variância conjunta (RAMALHO et al.,
2012). Posteriormente realizou-se a análise de variância conjunta e os efeitos de genótipos e
ambientes foram considerados como fixos.
Para realizar a decomposição da interação GxA em partes simples e complexa, foi
utilizado o método de Cruz e Castoldi (1991), dada pela expressão:
𝐐𝐌𝐆𝐱𝐀 = 𝐒 + 𝐂
Em que:
𝐂 = √(𝟏 − 𝐫)𝟑𝐐𝟏𝐐𝟐
S= 100-C
r= correlação entre médias de genótipos nos dois ambientes
Sendo:
44
𝐫𝐟 = 𝐂𝐎𝐕(𝐘𝐢𝐣𝐘𝐢𝐣′)
√�̂�(𝐘𝐣)�̂�(𝐘𝐣′)
Em que;
COV ((𝒀𝒊𝒋𝒀𝒊𝒋′): covariância fenotípica da característica X avaliada no ambiente j e j’;
�̂�(𝒀𝒋): variância fenotípica da característica X no ambiente j; e
�̂�(𝒀𝒋′): variância fenotípica da característica X no ambiente j’;
Para as análises de adaptabilidade e estabilidade, utilizou-se o método de Eberhart e
Russell (1966), em que se utiliza a regressão linear simples dos genótipos, para determinar os
parâmetros de estabilidade e adaptabilidade, sendo definido pelo modelo estatístico a seguir:
𝑌𝑖𝑗 = 𝛽0𝑖 + 𝛽1𝑖 + 𝐼𝑗 + 𝛿𝑖𝑗 + 휀 ̅𝑖j
Em que:
𝑌𝑖𝑗: média do genótipo i no ambiente j;
𝛽0𝑖: média geral do genótipo;
𝛽1𝑖: coeficiente de regressão linear, que mede a resposta do i-ésimo genótipo à variação
do ambiente;
𝐼𝑗: índice ambiental codificado (∑ 𝐼𝑗i = 0);
𝛿𝑖𝑗: desvio da regressão
휀 ̅𝑖𝑗: erro experimental médio
Para os valores ideias, o coeficiente de regressão (β1) tem que possuir valores iguais de
1, que significa adaptabilidade geral ampla. Quando os valores do coeficiente de regressão são
menores que 1 representam um genótipo que tem um desempenho melhor em ambientes
desfavoráveis, e maiores que 1 demonstra que tem o desenvolvimento melhor em ambientes
mais favoráveis. É desejável os menores desvios de regressão, ou seja, próximo a 0
demonstrando alta previsibilidade e estabilidade (σ²di) dos genótipos (CRUZ; REGAZZI;
CARNEIRO, 2014), classificados conforme a Tabela 2.
𝛔²di = ∑ 𝜹𝒊�̂�
𝒋
/(𝒂 − 𝟐)
45
Β1i=
∑ 𝒀𝒊𝒋𝑰𝒋𝒋
∑ 𝑰²𝒋𝒋
Tabela 2. Classes de genótipos por meio da metodologia de Eberhart e Russell (1966) e os
respectivos valores paramétricos.
Classes Classificação prática Valores
paramétricos
1 Adaptabilidade geral e previsibilidade baixa β1i = 1 e σ²di>0
2 Adaptabilidade específica a ambientes favoráveis e
previsibilidade baixa
β1i > e σ²di>0
3 Adaptabilidade específica a ambientes desfavoráveis e
previsibilidade baixa
β1i <1 e σ²di >0
4 Adaptabilidade geral e previsibilidade alta β1i = e σ²di =0
5 Adaptabilidade específica a ambientes favoráveis e
previsibilidade alta
β1i > 1 e σ²di =0
6 Adaptabilidade específica a ambientes desfavoráveis e
previsibilidade alta
β1i <1 e σ²di =0
O método centróide (ROCHA et al., 2005) pode ser caracterizado como um método não
paramétrico de estimar adaptabilidade e estabilidade, que utiliza de técnica multivariada, a qual
possibilita reduzir a dimensionalidade do conjunto de dados com o mínimo de perdas. Este
método compara os valores da distância cartesiana entre os genótipos e referências ideais
(ideótipos), inferidos a partir dos dados experimentais para representar os genótipos de máxima
adaptabilidade geral, máxima adaptabilidade específica a ambientes favoráveis ou
desfavoráveis e os genótipos de mínima adaptabilidade. Os ambientes foram classificados em
favoráveis e desfavoráveis utilizando o índice ambiental como proposto por Finlay e Wilkinson
(1963) (Nascimento, 2009).
𝑰𝒋 =𝟏
𝒈𝜮𝒀𝒊𝒋 −
𝟏
𝒂𝒈 𝒀
Em que: Yij: média do genótipo i, no ambiente j; :..Y: total das observações; a = número
de ambientes; g = número de genótipos. Utilizou-se o software Genes (CRUZ, 2016).
Para avaliação da adaptabilidade e estabilidade dos genótipos por RNA, utilizou-se dois
conjuntos de dados: o conjunto de treinamento e o conjunto de validação.
Para obter esses conjuntos de acordo com as classes definidas foram simulados 3000
genótipos avaliados em quatro ambientes, com os valores paramétricos utilizados para as
46
classes 1, 2 e 3, compostas por 500 genótipos, sendo estas: Classe 1: β 0i = G , β 1i ~ U
[0,90; 1,10] e σ 2 Ψ = 250 ie, β 1i é considerado igual a 1 se β 1i ∈ [0,90; 1,10]; Classe 2: β 0i =
G , β 1i~ U [1,11; 2,00] e σ 2 Ψ = 250 ie, β 1i é considerado maior para 1 se β 1i ∈
[1,11; 2,00]; Classe 3: β 0i = G , β 1i ~ U [0,00; 0,89] e σ 2 Ψ = 250, σ 2
Ψ = 250, ou seja, β 1i é
considerado inferior a 1 se β 1i∈ [0,00; 0,89]; em que U [a; b] representam a distribuição da
probabilidade uniforme contínua com os parâmetros a e b.
A partir desses valores paramétricos, criaram-se três primeiras classes mutuamente
exclusivas. Para obter as três classes restantes, usou-se o método de Finlay e Wilkinson (1963),
com os valores simulados transformados na escala logarítmica, introduzindo um alto grau de
linearização, com as classes 4, 5 e 6 σ 2 Ψ = 0.
Foi considerado um erro máximo de 1% para o conjunto de testes, e o conjunto de dados
dos genótipos de algodoeiro foi adicionado à rede para classificação.
Para o treinamento das RNA’s foi considerando a arquitetura de perceptron
multicamadas com as seguintes descrições para as topologias com 2 camadas ocultas, número
de neurônios de 8 a 12 para cada camada oculta. Usou-se a função de ativação, adotando a
função linear de ativação para camadas de saída. Para as camadas ocultas foram investigadas a
adequação de todas as combinações possíveis das funções logística e tangente hiperbólica. O
número de ciclos de treinamento foi de 3000 épocas e função de treinamento trainbr - Bayesian
Regulation backpropagation.
Para as Redes Neurais Artificiais (RNA) os dados foram submetidos à análise realizadas
com o auxílio do software Genes (CRUZ, 2016) e MATLAB (BEALE et al., 2017). Segundo
Nascimento et al. (2013).
3.5. Resultados e discussão
Na análise de variância, a homogeneidade dos QMR, ficaram abaixo de sete para todas
as características avaliadas, exceto para comprimento de fibra, sendo realizado o ajuste no grau
de liberdade para esta variável. Houve efeito significativo para interação genótipos x ambientes
(Tabela 3) e, isso evidencia o comportamento diferencial dos genótipos frente as oscilações
ambientais, na expressão fenotípica dos genótipos quanto as características avaliadas. Carvalho
et al. (2015) encontraram resultados semelhantes ao avaliarem a adaptabilidade e estabilidade
das características tecnológicas da fibra colorida e porcentagem de fibra em sete ambientes.
47
A produtividade média de todas as safras foi de 2258 kg ha-1, 9,41% superior a
encontrada por Cavalcante et al. (2015), que obteve médias de 2051 kg ao avaliarem genótipos
comerciais de algodão de fibra colorida em solos sem cobertura. Este resultado demonstra o
potencial genético para os genótipos quanto a produtividade.
Os coeficientes de variação (CV) variaram de 1,87% para uniformidade de comprimento
à 30,50% para rendimento de fibra. Jeronimo (2014), ao avaliar genótipos de algodoeiro quanto
a qualidade da fibra, obteve CV de 29,52% para IFC, valores acima dos obtidos nesse trabalho
para qualidade da fibra. Segundo Santos et al. (1998), os valores de CV para qualidade de fibra
avaliados são considerados baixos (inferiores a 10%) para todas as características, o que
demonstra boa precisão experimental. Para produtividade e rendimento de fibra, os valores são
considerados médio (até 28.54%), contudo, aceitáveis por serem características quantitativas
com grande influência do ambiente (SANTOS, 1998).
Na Tabela 4 é possível observar a decomposição da interação GxA em parte simples
quando acima de 50% e complexas quando abaixo de 50%.
Tabela 3. Significância dos quadrados médios e coeficientes percentuais da variação
experimental para as 9 características avaliadas, em 12 genótipos de algodoeiro nas safras
2013/14, 2014/15, 2015/16 e 2016/17.
Quadrados médios
FV GL UHML UI SFI STR ELQ PROD RP
BLOCO/AMB 8 1,62 0,37 2,91 0,48 0.82 122239,16 15,84
BLOCOS 2 0,004 0,50 0,59 0,30 0,67 36596,16 20,37
BLO X AMB 6 2,16 0,33 3.68 0,64 0,87 150786,68 14,22
GENÓTIPOS 11 15,37** 7,41** 19,87** 24,89** 2,25** 1550103,94** 41,12**
AMBIENTES 3 16,20** 47,49** 16,48** 8,81** 38,07** 47800085,49** 328,54**
GEN X AMBI 33 7,44** 4,01* 11,08** 9,85** 1,13** 902470,83** 17,65**
RESÍDUO 88 3,29 2,27 5,48 3,03 0,43 294720,7 8,21
CV (%) 7,19 1,87 16,01 7,60 7,98 23,63 30,50
Médias 24,34 78,16 14,46 22,30 8,52 2258,84 30,50
(MQMR)/MQMR 9,81 2,42 3,83 3,08 2,10 4,08 6,04
**,*Significativo a 1 e 5% de probabilidade, respectivamente pelo teste F; FV = Fontes de variação; GL = Graus
de liberdade; UHML = Comprimento de fibra (mm); UI = Uniformidade de fibra (%); SFI = Índice de fibras curtas
(%); STR = Resistência da fibra (g tex-1); ELG = Alongamento (%); MIC = Índice micronaire; MAT = Maturação
da fibra (%); PROD= Produtividade de algodão em caroço (kg ha-1); RP= Rendimento de Fibra (%), CV=
Coeficiente de variação; MQMR/MQMR= Razão do quadrado médio maior sob o quadrado médio menor.
48
Tabela 4. Estimativas das partes simples resultantes da decomposição da interação entre
genótipos e pares de ambientes.
A minoria dos pares de ambientes (36%) foi classificada como interação do tipo simples,
e não gera problemas ao melhoramento. Os demais apresentaram interação do tipo complexa,
o que dificulta a identificação e recomendação de genótipos superiores em todos os ambientes.
Gomes (2017), ao avaliar 21 genótipos de algodoeiro e sua interação GxA, constatou a
predominância de interação do tipo complexa em algodoeiro de fibra branca, não corroborando
com este trabalho.
Ainda é possível observar dois valores negativos na decomposição da interação GxA
entre pares. Resultados negativos se justificam pela falta de correlação das médias dos
genótipos nestes ambientes.
Sendo assim, ao realizar a decomposição da interação demonstram a necessidade de
analisar a adaptabilidade e estabilidade dos genótipos, principalmente para os que apresentaram
interações do tipo complexa, uma vez que, este estudo demonstra o comportamento dos
genótipos frente a variações ambientais, desvendando genótipos com comportamento previsível
e responsivos aos estímulos ambientais.
A adaptabilidade e estabilidade, pelo método de Eberhart e Russell (1966) (Tabela 5)
para produtividade, mostrou que os genótipos UFUJP-01, UFUJP-08, UFUJP-09, UFUJP-10,
UFUJP-16 e UFUJP-17 não demonstraram diferença significativa, β1 = 1, portanto,
classificados como adaptabilidade ampla, que demonstra aproveitar vantajosamente os
estímulos ambientais. Para estabilidade esses genótipos demonstram previsibilidade em relação
Ambientes UHML UI SFI STR ELG PROD RF
2013/14 x 2014/15 43,75 8,53 11,12 37,17 60,37 70,81 70,81
2013/14 x 2015/16 32,34 33,18 19,75 63,26 42,01 58,20 58,20
2013/14 x 2016/17 64,88 39,24 57,39 73,16 28,08 83,54 83,54
2014/15 x 2015/16 47,94 -2,97 18,42 51,94 -7,45 3,14 3,14
2014/15 x 2016/17 42,28 13,98 13,71 31,21 31,32 10,92 10,92
2015/16 x 2016/17 21,17 57,60 5,50 48,90 20,87 11,42 11,42
UHML = Comprimento de fibra; UI = Uniformidade de fibra; SFI = Índice de fibras curtas; STR = Resistência
da fibra; ELG = Alongamento; MIC = Índice micronaire; MAT = Maturação da fibra; PROD= Produtividade;
RP= Rendimento de Fibra, Amb1= Safra 2013/14, Amb2= Safra 2014/15, Amb3 = Safra 2015/16 e Amb4=
Safra 2016/17.
49
aos estímulos ambientais, sendo, portanto, adaptados e estáveis segundo o método, acrescidos
de alta confiabilidade, pois todos apresentaram valores de R² acima de 90%.
Em relação as médias de produtividades, os maiores resultados dos genótipos do
Promalg, foram obtidos pelos genótipos UFUJP-16 e UFUJP-17, recomendados por
apresentarem superioridade relativa em termos produtivos, quando inseridos neste ambiente.
As testemunhas apresentaram produtividades maiores, contudo, ambas com baixa
previsibilidades.
Tabela 5. Estimativa dos coeficientes de β0, β1i e σ²di utilizando o método de Eberhart e Russell
(1966) para produtividade algodão em caroço (kg ha-1), para 12 genótipos avaliados em 4
ambientes 2013/2014, 2014/2015, 2015/2016 e 2016/2017.
Genótipo Média ß1 σ²di R²(%)
UFUJP-01 1842,87 0,99ns -28274,12ns 96,66
UFUJP-02 2342,64 0,99ns 329376,36* 82,06
UFUJP-05 1845,62 0,64* 102076,19ns 80,76
UFUJP-08 2032,59 0,92ns 34255,80ns 92,87
UFUJP-09 2283,07 1,17ns -8462,08ns 96,94
UFUJP-10 2129,19 1,03ns 124381,56ns 90,60
UFUJP-11 2203,75 0,68* -66318,54ns 96,95
UFUJP-13 1829,41 0,68* 465810,49** 61,85
UFUJP-16 2364,50 1,02ns -85000,68ns 99,52
UFUJP-17 2494,81 1,23ns -8378,17ns 97,23
BRS-RUBI 2908,46 1,58* 747766,81** 85,58
BRS-TOPÁZIO 2829,15 1,04ns 670632,70** 74,01
*; ** Significativo a 5 e 1%, respectivamente; ns =Não significativo.
O genótipo UFUJP-13 é passível de descarte para estes ambientes, pois não demonstrou
estabilidade, possuindo um valor de R² baixo (61,85). A testemunha RC demonstra a maior
produtividade entre os genótipos, e um β maior que 1, portanto, um genótipo com
adaptabilidade específica a ambientes favoráveis. Entretanto, ao analisarmos sua estabilidade,
apresenta baixa previsibilidade, o que indica superioridade inconsistente nos ambientes.
Pelo método de centróide, a máxima adaptação específica, não é o genótipo que aponta
bom desempenho nos grupos de ambientes favoráveis ou desfavoráveis, mas, sim o indivíduo,
50
que demonstra valores máximos para determinado grupo de ambientes (favoráveis ou
desfavoráveis) e mínimo para o outro ambiente (ROCHA et al., 2005). Na Tabela 6, 58% dos
genótipos foram classificados como adaptabilidade geral alta, com alta estabilidade fenotípica
para produtividade, ou seja, alta previsibilidade aos estímulos ambientais.
Tabela 6. Estabelecimento dos ideótipos, calculados pelo método Centróide, para
produtividade (kg ha-1) dos genótipos de algodoeiro, avaliados em 4 ambientes.
Genótipos Médias Classificação I II III IV V VI VII
UFUJP-01 1842,88 V 0,07 0,08 0,15 0,23 0,24 0,08 0,16
UFUJP-02 2342,64 V 0,09 0,10 0,12 0,12 0,26 0,10 0,22
UFUJP-05 1845,63 IV 0,06 0,06 0,24 0,28 0,16 0,06 0,14
UFUJP-08 2032,60 V 0,07 0,07 0,14 0,17 0,29 0,07 0,18
UFUJP-09 2283,07 V 0,09 0,10 0,09 0,09 0,36 0,10 0,18
UFUJP-10 2129,20 V 0,08 0,08 0,12 0,14 0,31 0,08 0,19
UFUJP-11 2203,76 VII 0,06 0,06 0,14 0,11 0,25 0,06 0,31
UFUJP-13 1829,41 IV 0,06 0,06 0,22 0,31 0,15 0,06 0,13
UFUJP-16 2364,51 V 0,06 0,06 0,07 0,07 0,50 0,07 0,18
UFUJP-17 2494,81 V 0,12 0,13 0,08 0,09 0,26 0,14 0,18
BRS-RUBI 2908,46 VI 0,18 0,25 0,06 0,06 0,10 0,26 0,09
BRS-TOPÁZIO 2829,15 I 0,18 0,14 0,09 0,08 0,16 0,16 0,18
I: Adaptabilidade geral alta; II: Adaptabilidade específica a ambientes favoráveis; III: Adaptabilidade específica
a ambientes desfavoráveis; IV: Pouco adaptado; V: Adaptabilidade geral alta; VI: Adaptabilidade específica a
ambientes favoráveis; VII: Adaptabilidade específica a ambientes desfavoráveis.
Os genótipos UFUJP-05 e UFUJP-13 são classificados como pouco adaptados, baixas
estabilidade e adaptabilidade, e, portanto, passíveis de descarte. O genótipo UFUJP-11, este se
encaixou como adaptabilidade específica a ambientes desfavoráveis e significativos em
ambientes favoráveis, portanto, com potencial para inclusão em áreas com baixa tecnificação
ou condições bióticas e abióticas desfavoráveis, pois mesmo nestas condições está propenso a
obter bons resultados de produtividade.
Os resultados de comparação entre os métodos de centróide e Eberhart e Russell,
corroboram com Pelúzio et al. (2008), que constatou, ao analisar cultivares de soja em quatro
épocas no Tocantins, que os métodos de análise se complementam aumentando a confiabilidade
na seleção e indicação de cultivares.
51
Pelas redes neurais artificiais, utilizando o conceito de classes na interpretação da
adaptabilidade e estabilidade houve 91,6% de concordância com relação ao método de Eberhart
e Russell (1966) quanto aos valores de adaptabilidade fenotípica dos genótipos (Tabela 7). Para
estabilidade 75%, mudaram a classificação e não foram coincidentes. Por outro lado UFUJP-
05, UFUJP-08 e UFUJP-11 figuram como os únicos que não diferiram seu comportamento
entre os métodos.
Tabela 7. Média de produtividade e classificação de classe utilizando o método de redes neurais
artificiais, para produtividade algodão em caroço (kg ha-1) de 12 genótipos avaliados em quatro
ambientes 2013/14, 2014/15, 2015/16 e 2016/17.
Genótipos Média Classe
UFUJP-01 1842,87 1
UFUJP-02 2342,64 4
UFUJP-05 1845,62 6
UFUJP-08 2032,59 4
UFUJP-09 2283,07 1
UFUJP-10 2146,89 4
UFUJP-11 2203,75 3
UFUJP-13 1847,81 6
UFUJP-16 2364,50 1
UFUJP-17 2494,81 2
BRS-Rubi 2908,46 5
BRS-Topázio 2829,15 4
O baixo valor para estabilidade se deve a divergência do conceito do uso das redes
neurais, que captura características mais complexas dos dados de entrada (TEODORO et al.,
2015). Outra explicação, é que o método de Eberhart e Russell (1966) utiliza o conceito de
estabilidade como invariância e não previsibilidade (NASCIMENTO et al., 2013). Outra
consideração a ser feita, é o fato das RNA’s estabelecer um R² de base para previsibilidade,
com valor maior ou igual a 80% estabelecido pelo método, diferente do método tradicional.
Ventura (2012) encontrou coincidência de 26% para estabilidade entre o método Best
Linear Unbiased Prediction (BLUP) e as redes neurais. Teodoro (2015) verificou maior
semelhança para estabilidade com 70% de acurácia entre RNA’s e Eberhart e Russell (1966),
assim como Barroso (2013), que verificou 83% de semelhança para estabilidade entre RNA e
52
Eberhart e Russell (1966). Nascimento et al. (2013), ao analisarem 74 genótipos de alfafa,
encontraram 89% e 77% de coincidência entre as classificações de adaptabilidade e
estabilidade, respectivamente, entre os métodos.
A falta de consistência de Eberhart e Russell (1966), quando aplicada a pequeno número
de ambientes (n <10), pode ocasionar a não rejeição de hipóteses nulas falsas. Isso poderia
resultar nas divergências em relação as RNA’s e, portanto, pode ser uma alternativa a esta
limitação de menor número de ambientes (NASCIMENTO et al., 2013).
Há de se ponderar em relação as redes neurais, que estas utilizam de estrutura não linear,
e que não necessitam de todas as informações detalhadas do processo de modelagem. Isto se
deve ao modelo das redes, os quais possuem a característica de autoaprendizagem, portanto,
auto potencial de seu uso no melhoramento de plantas (NASCIMENTO et al., 2013;
TEODORO et al., 2015).
Ainda há de ressaltar que o método de RNA’s também registrou grande concordância
(75%) com o método centróide, quando analisamos a adaptabilidade. Houve divergência entre
os métodos ao analisarmos os genótipos UFUJP-05 e UFUJP-13, que foram classificados como
pouco adaptados ou mínima adaptabilidade pelo método centroide e na RNA’s foram
classificados como adaptabilidade específica a ambientes desfavoráveis com alta
previsibilidade. Outra divergência foi para o genótipo UFUJP-17, que registrou adaptabilidade
geral alta para centróide e em RNA’s mudou a classificação para adaptabilidade específica para
ambientes favoráveis com baixa previsibilidade.
É importante conhecer o desempenho dos genótipos nos ambientes. Pelo agrupamento
de média (Tabela 8), a safra 2013/2014 foi o que obteve as melhores médias de produtividade,
destacando-se como o melhor para a expressão fenotípica dos genótipos. Isto pode ser explicado
pelas boas condições de temperaturas e precipitação de 726mm, acima do mínimo exigido pela
cultura, distribuídas de forma a atender à exigência hídrica de todo ciclo. A baixa precipitação
na fase de pós emergência e aumento gradativo no início de botões florais e no enchimento de
maçãs, foram ideais para obtenção de altas produtividades. Após esse período, na colheita
houve uma diminuição das precipitações, na última semana de maio, o que é benéfico para
qualidade de fibra, uma vez que precipitações neste período depreciam a pluma no campo
(BORÉM; FREIRE, 2014).
A safra 2014/2015 foi a que apresentou médias inferiores dos genótipos para expressão
da produtividade. Este resultado se dá, em partes, por um ataque severo de Alabama argilacea,
no período mais sensível a adversidades, que é a formação de maças por volta de 110 dias após
a emergência (ROSOLEN, 2001). Este ataque ocasionou significativas perdas de área foliar e,
53
consequentemente, a diminuição da produção de fotoassimilados e do dreno para maçãs.
Qualquer fator que cause desbalanço na síntese e disposição de carboidratos terá efeito direto
na produtividade final, influenciando fortemente o enchimento dos frutos (ZHAO et al., 2005;
SNIDER et al., 2009; YEATES et al., 2010). Há de se registrar que houve estresse hídrico
durante todo seu estabelecimento no campo (679mm no ciclo), pois a cultura exige em todo seu
desenvolvimento 720 mm de precipitações.
Tabela 8. Média de produtividade de algodão em caroço (kg ha-1) de 12 genótipos de
algodoeiros em quatro safras, na cidade de Uberlândia-MG.
Genótipos Safra 2013/2014 Safra 2014/2015 Safra 2015/2016 Safra 2016/2017
UFUJP-01 2501,66 Ac 131,26 Ba 2157,08 Aa 2628,56 Ac
UFUJP-02 3478,12 Ab 687,08 Ca 3135,62 Aa 2069,73 Bc
UFUJP-05 1972,50 Ad 647,71 Ba 2266,04 Aa 2496,26 Ac
UFUJP-08 2681,25 Ac 409,38 Ba 2743,96 Aa 2295,79 Ac
UFUJP-09 3630,00 Ab 381,04 Ca 2342,91 Ba 2778,33 Bc
UFUJP-10 2983,33 Ac 332,76 Ba 2969,17 Aa 2231,53 Ac
UFUJP-11 2841,87 Ac 1050,62 Ba 2572,08 Aa 2350,44 Ac
UFUJP-13 1687,50 Bd 486,88 Ca 2664,79 Aa 2499,31 Ac
UFUJP-16 3229,16 Ac 616,87 Ba 2642,50 Aa 2969,48 Ac
UFUJP-17 3689,58 Ab 449,37 Ca 2529,79 Ba 3310,48 Ab
BRS-Rubi 4670,00 Aa 387,92 Ca 2300,00 Ba 4275,93 Aa
BRS-Topázio 4665,00 Aa 1303,33 Ca 2401,46 Ba 2946,81 Bc
Médias seguidas pelas mesmas letras maiúsculas na horizontal e minúsculas na vertical
constituem grupo estatísticamente homogêneo pelo teste de Scott-Knott a 5 % de
probabilidade, Ambiente 1= Safra 2013/14, Ambiente 2= Safra 2014/15, Ambiente 3 = Safra
2015/16 e Ambiente 4= Safra 2016/17.
A safra 2015/2016 apresentou resultados inferiores ao ambiente 1 e 4, que pode ser
explicado pela diminuição da precipitação após os 90 dias de emergência, coincidindo com o
período de enchimento de maçãs. De acordo com Echer (2014), falta de chuvas neste período
reduziu a produção de carboidratos, que diminuiu a retenção de frutos, uma vez que os frutos
mais novos serão abortados para suprir demanda das maçãs mais velhas, gerando perdas de
54
produtividade. Estresses hídricos no florescimento e frutificação reduzem significativamente a
produtividade do algodoeiro, somada a depreciação na qualidade de fibra (BORÉM; FREIRE
et al., 2014), apesar das precipitações terem ficado acima do exigido, com 797mm. Outro fato
relevante foi que as temperaturas médias (22ºC) foram consideradas abaixo do ideal para
período reprodutivo, sendo o recomendado para a cultura 28ºC, o que prejudicou o
desenvolvimento reprodutivo (ECHER, 2014).
Na safra 2016/2017, a diminuição da produtividade foi fortemente influenciada pela alta
incidência de bicudo do algodoeiro (Antonomus grandis), que pode ter provocado maior
abortamento de botões e quedas de frutos. O bicudo é considerado a principal praga do
algodoeiro, pois causa perdas significativas de produtividade. Outro fato que pode contribuir
com a redução da produtividade foi a baixa precipitação neste período.
Apesar da distribuição uniforme de chuvas durante toda a safra 2016/2017, o valor
registrado de precipitação foi de 555mm, 20% menor que o recomendado (720mm), o que pode
ter contribuído para a menor produtividade. O estresse hídrico induz a planta a priorizar o
crescimento das maçãs e capulhos maiores, resultando em maior abortamento e menor
desenvolvimento vegetativo. Além disso, tal estresse reduziu a taxa fotossintética, pelo fato do
déficit ocasionar o fechamento estomático para diminuir a perda de água e, em consequência
disto, diminui também a entrada de CO2 na planta, acarretando na diminuição da fotossíntese
(LOKA et al., 2011; ECHER 2014).
Outro fato constatado neste ambiente é que o algodoeiro não atingiu os graus dias
exigidos pela cultura, registrando 1622º dia-1, da emergência a colheita. Sendo que o necessário
para o ciclo do algodão é de 1970º dia-1 (ROSOLEM, 2011).
Destaca-se os genótipos UFUJP-17 e TC com os maiores potenciais produtivos para os
ambientes avaliados. Ao contrário destes resultados, o genótipo UFUJP-13 demonstrou-se
pouco favorecido pelas condições ambientais, com as menores médias. Este resultado corrobora
com o método centróide.
Para as características tecnológicas da fibra (Tabela 09), pelo método de Eberhart e
Russell, os genótipos UFUJP-02, UFUJP-08, UFUJP-09, UFUJP-11, UFUJP-13 e UFUJP-16,
apresentaram adaptabilidade geral (ß1=1) e previsibilidade alta (σ²di=0). Os genótipos
testemunhas apresentaram para UHML e STR adaptabilidade específica a ambientes favoráveis
(B>1) e baixa estabilidade para todas as características, portanto, não sendo previsíveis, além
do mais apresentaram baixos R², com exceção de ELG (σ²di>0). É possível ainda destacar os
genótipos UFUJP-10 e UFUJP-17, que apresentaram boa previsibilidade, encaixando-se como
55
adaptabilidade específica a ambientes favoráveis e elevados R², indício de boa precisão (CRUZ;
REGAZZI E CARNEIRO, 2014).
56
Tabela 9. Estimativa dos coeficientes de β0, β1i e σ²di utilizando o método de Eberhart e Russell (1966) para Comprimento de Fibra
(mm) (UHML), Uniformidade de comprimento (UI), Índice de Fibras Curtas (SFI), Resistencia (STR) e Alongamento (ALG) em
algodoeiro de fibra colorida, para 12 genótipos avaliados em 4 ambientes, nos anos 2013/14, 2014/15, 2015/16 e 2016/17.
Genótipos UHML UI SFI STR ALG
ß1 σ²di R² (%) ß1 σ²di R² (%) ß1 σ²di R² (%) ß1 σ²di R² (%) ß1 σ²di R² (%)
UFUJP-01 1,26ns -0,06ns 68,68 0,07ns 1,30* 0,31 0,55ns 3,11* 3,64 0,96ns 0,40ns 26,80 1,56** 0,09ns 93,77
UFUJP-02 0,36ns -0,22ns 20,43 0,82ns -0,25ns 69,81 1,19ns 0,17ns 31,81 0,13ns 1,43ns 0,36 1,17ns -0,01ns 93,26
UFUJP-05 0,31ns 1,48* 3,38 0,88ns -0,20ns 70,32 1,45ns 0,78ns 33,99 -0,37ns -0,40ns 12,67 0,99ns 0,22ns 80,29
UFUJP-08 -0,36ns -0,01ns 14,25 0,71ns -0,34ns 68,81 0,95ns 0,41ns 20,52 -0,73ns -0,06ns 24,75 0,71ns 0,03ns 79,90
UFUJP-09 0,14ns -0,50ns 12,85 0,49ns -0,26ns 45,90 -0,66ns -0,33ns 16,53 0,34ns -0,75ns 30,09 0,68ns 0,30ns 60,92
UFUJP-10 1,40ns 0,08ns 68,65 1,23ns -0,39ns 88,79 1,14ns -0,91ns 50,86 0,93ns -0,07ns 35,38 1,39** -0,07ns 96,85
UFUJP-11 0,94ns -0,23ns 64,47 0,98ns -0,59ns 95,56 0,68ns -0,82ns 24,94 -0,08ns -0,38ns 0,71 1,08ns -0,17ns 99,91
UFUJP-13 1,11ns -0,42ns 84,07 1,33ns -0,57ns 96,80 1,14ns 0,15ns 30,08 1,04ns -0,18ns 43,70 1,11ns -0,09ns 96,04
UFUJP-16 1,24ns -0,19ns 73,88 1,13ns -0,23ns 80,31 0,46ns -0,77ns 12,24 0,67ns -0,53ns 39,51 1,26ns -0,05ns 95,41
UFUJP-17 0,67ns 0,57ns 22,23 1,87** -0,33ns 93,74 2,62ns 0,41ns 66,49 0,15ns 0,63ns 0,72 1,09ns -0,15ns 98,99
BRS-Rubi 3,21** 8,75** 45,02 0,74ns 4,82** 11,98 1,36ns 17,05** 5,57 6,11** 10,99** 61,83 0,38ns 0,22ns 36,91
TC 1,72ns 3,20** 36,75 1,74ns 2,29** 58,20 1,13ns 4,11** 11,62 2,85** 3,83** 47,02 0,58ns 0,29ns 54,01
*; ** Significativo a 5 e 1%, respectivamente; ns Não significativo. TC= Topázio
57
Contudo, adaptabilidade e estabilidade por Eberhart e Russell leva em consideração os
valores das médias dos genótipos mais adaptados e estáveis, registrados na Tabela 10. As
médias mais promissoras foram de UFUJP-02, UFUJP-13. O genótipo UFUJP-17 é considerado
promissor, de forma geral, desde que os ambientes sejam favoráveis ao seu desenvolvimento.
Tabela 10. Estimativa dos coeficientes de β0 (médias) utilizando o método de Eberhart e
Russell (1966) para Comprimento de Fibra (mm) (UHML), Uniformidade de comprimento
(UI), Índice de Fibras Curtas (SFI), Resistência (STR) e Alongamento (ALG) em algodoeiro
de fibra colorida, para 12 genótipos avaliados em 4 ambientes, nos anos 2013/14, 2014/15,
2015/16 e 2016/17.
Genótipos UHML UI SFI STR ALG
UFUJP-01 24,02 78,80 14,54 21,89 9,35
UFUJP-02 24,27 78,35 14,05 22,26 8,61
UFUJP-05 23,51 77,76 15,96 21,25 9,21
UFUJP-08 23,89 78,22 15,26 21,59 8,83
UFUJP-09 23,54 77,35 15,75 21,00 8,69
UFUJP-10 24,04 77,73 14,97 21,84 8,95
UFUJP-11 23,39 78,51 14,73 21,16 9,38
UFUJP-13 23,62 78,01 14,65 22,14 8,66
UFUJP-16 23,31 77,61 15,06 21,54 9,09
UFUJP-17 24,13 77,42 15,19 21,41 9,03
BRS RUBI 25,09 79,42 13,91 23,78 8,12
BRS-TOPÁZIO 27,16 79,57 11,28 25,35 7,79
Ressalta-se que o UHML se correlaciona fortemente com STR e ALG e UI. Fios mais
longos afetam diretamente em sua qualidade, que refletirá no processo de fiação na indústria
têxtil (IMAMT, 2014; JERÔNIMO et al., 2014). A característica UHML foram classificados
como fibras curtas (23,31 a 25,09), com exceção de TC, classificado como fibra média (27,16).
Resultados similares foram encontrados por Neto (2014), onde avaliando qualidade de fibra de
algodão colorido, encontrou para as mesmas cultivares comerciais valores de UHML entre
21,40 a 32,62mm.
O valor de UI foi classificado como irregular (77 a 79%) para todos os genótipos, abaixo
das cultivares comerciais avaliados por Câmara (2014), com valores entre 82% a 85%. Os
valores de STR ficaram com valores classificado como baixos.
58
O ALG ficou caracterizado como muito alto, o que em parte pode ser explicado pela
maior deposição de cera em suas fibras coloridas, aumentando o valor de ALG, principalmente,
se comparado ao algodão de fibra branca (BELLETTINI, 2011).
O SFI foi classificado como médio para TC e alto para os demais genótipos, não sendo
favoráveis no processo de fiação. Estes valores podem ter sido afetados pelas serras no processo
de descaroçamento, que influenciam diretamente os resultados desta característica
(JERÔNIMO, 2014). De forma geral, os valores das características são inferiores quando
comparado a cultivares comerciais de fibra branca, mas, segundo Carvalho e Santos (2003),
quanto maior a coloração, menores são as médias das características tecnológicas da fibra.
Pelo método do Centróide (Tabela 11), de forma conjunta, os genótipos UFUJP-02,
UFUJP-08, UFUJP-10, UFUJP-13 e UFUJP-16, apresentaram adaptabilidade geral alta, ou
seja, alta estabilidade fenotípica. UFUJP-17 apresentou para SFI, adaptabilidade geral a
ambientes específicos. Para as demais características, os genótipos foram classificados como
adaptabilidade geral alta. Por este método UFUJP-09 e TC seriam passíveis de descarte.
Tabela 11. Estabelecimento dos ideótipos, calculados pelo método Centróide, para
comprimento de Fibra (mm) (UHML), Uniformidade de comprimento (UI), Índice de Fibras
Curtas (SFI), Resistência (STR) e Alongamento (ALG) em algodoeiro de fibra colorida, para
12 genótipos avaliados em 4 ambientes, nos anos 2013/14, 2014/15, 2015/16 e 2016/17.
Genótipos UI SFI STR ELG UHML
UFUJP-01 VII V V VI V
UFUJP-02 V V V V V
UFUJP-05 V VI IV VII V
UFUJP-08 V V V V V
UFUJP-09 IV VII IV V V
UFUJP-10 V V V V V
UFUJP-11 V V IV VII V
UFUJP-13 V V V V V
UFUJP-16 V V V V V
UFUJP-17 V VI V V V
BRS-RUBI I II II IV VI
BRS-TOPÁZIO VI IV I IV I
I: Adaptabilidade geral alta; II: Adaptabilidade específica a ambientes favoráveis; III: Adaptabilidade específica
a ambientes desfavoráveis; IV: Pouco adaptado; V: Adaptabilidade geral alta; VI: Adaptabilidade específica a
ambientes favoráveis; VII: Adaptabilidade específica a ambientes desfavoráveis
59
Os métodos se complementam e reforçam-se nas predições dos resultados, com
semelhanças pelos genótipos representados por UFUJP-02, UFUJP-08, UFUJP-13 e UFUJP-
16 e UFUJP-17, ou seja, coincidência de 83,3%. As únicas exceções foram UFUJP-10 e
UFUJP11. Farias (2016), ao analisar adaptabilidade e estabilidade em híbridos de milho,
também encontrou semelhanças entre os métodos Centróide e Eberhart e Russell (1966).
A semelhança dos resultados confere um maior poder de confiabilidade ao melhorista,
evitando erros na escolha dos genótipos adaptados a região, nas circunstâncias em que se deseja
inseri-los.
3.4. Conclusões
A interação GxA para os caracteres relacionados a qualidade da fibra em algodão
colorido, os genótipos do Promalg são predominantemente de natureza simples, e produtividade
complexa, com alta adaptabilidade e estáveis.
Os genótipos UFUJP-02 e UFUJP-17 demonstraram os maiores potenciais produtivos
entre os genótipos PROMALG, com estabilidade e adaptabilidade em todos os métodos.
Os genótipos UFUJP-02, UFUJP-08, UFUJP-13 e UFUJP-16 e UFUJP-17 apresentaram
médias promissoras de características de fibra e boa adaptabilidade e estabilidade, sendo
recomendados para a cidade de Uberlândia.
O genótipo UFUJP-11 pode ser recomendado a pequenos produtores por apresentar
adaptabilidade específica a ambientes desfavoráveis.
Há concordância entre o método de Eberhart e Russell e centróide quando comparados
ao método das RNA’s para adaptabilidade.
60
REFERÊNCIAS
ABRAPA (Ed.). Consumo mundial. Disponível em:
<http://www.abrapa.com.br/Paginas/dados/algodao-no-mundo.aspx>. Acesso em: 01 jan.
2018.
BARROSO, L. P.; ARTES, R. Análise multivariada. Lavras: Ufla, 2003.
BARROSO, L. M. A.; NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; Silva, F. F.; Ferreira,
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64
CAPÍTULO 3
DIVERSIDADE GENÉTICA ENTRE GENÓTIPOS DE ALGODOEIRO COLORIDO
PARA A OBTENÇÃO DE GENITORES SUPERIORES
65
4. DIVERSIDADE GENÉTICA ENTRE GENÓTIPOS DE ALGODOEIRO COLORIDO
PARA OBTENÇÃO DE GENITORES SUPERIORES
4.1. Resumo
O algodoeiro é uma das principais commodities mundiais. Dentre as espécies mais cultivas o
Gossypium hirsutum se destaca em importância com crescente aumento de produtividade,
sendo a mais produzida do gênero no mundo. Para manter e incrementar ainda mais a
produtividade de algodão em caroço, bem como de pluma, é essencial nos programas de
melhoramento a existência de divergência genética e cultivares elite para realizar hibridações,
com o intuito de aumentar as possibilidades de se obter maior efeito heterótico, além de prevenir
o estreitamento da base genética do algodoeiro. Com base no exposto, o objetivo deste trabalho
foi analisar a diversidade genética entre genótipos de algodoeiro de fibra colorida utilizando
características tecnológicas da fibra, assim como dados de produtividade, para identificação de
potenciais de genitores. O experimento foi conduzido na fazenda experimental Capim Branco
(18º52’S;48º20’W e 805m), pertencente à Universidade Federal de Uberlândia, no município
de Uberlândia, Minas Gerais, na safra 2016/2017. Foram utilizados 12 genótipos de fibra
colorida (UFUJP-01, UFUJP-02, UFUJP-05, UFUJP-08, UFUJP-09, UFUJP-10, UFUJP-11,
UFUJP-13, UFUJP-16, UFUJP-17 e as cultivares comerciais da Embrapa BRS-Rubi e BRS-
Topázio) em delineamento de blocos casualizados. Estimou-se os coeficientes de correlação
fenotípica e genotípica entre as características Micronaire (MIC), Maturação (MAT),
Comprimento de Fibra (UHML), Uniformidade de Comprimento (UI), Índice de Fibras Curtas
(SFI), Resistência de fibra (STR), Alongamento (ELG), Produtividade (PROD) e Rendimento
de fibra (RP). Utilizou-se o método de Singh para avaliar as contribuições relativas das
características na divergência. Para estimar a divergência genética, tomou-se como base a
matriz generalizada de Mahalanobis e, posteriormente, utilizou-se os métodos de agrupamentos
de Ligação Média entre os Grupos (UPGMA) e o método Tocher. Pela contribuição relativa de
Singh UHML e MAT foram as características que mais contribuíram para a divergência. Nas
análises de dissimilaridade, o dendrograma obtido pelo método UPGMA, o coeficiente de
correlação cofenética foi de 0,84, que comprova a consonância do dendrograma com as
dissimilaridades entre os pares de genótipos, portanto boa representatividade. Formaram-se
cinco grupos divergentes, um a menos que Tocher com 6 grupos. Verificou-se que possíveis
hibridações entre UFUJP-17 e as cultivares comerciais podem ser promissoras para obtenção
de populações segregantes com maior variabilidade genética. Visando o aumento do potencial
produtivo e melhorias da qualidade de fibra, cruzamentos entre UFUJP-16 e as testemunhas
comercias teriam maior chance de se obter êxito no programa de melhoramento.
Palavras-chave: Fibra colorida; Gossypium hirsutum; Dissimilaridade genética.
66
4.2. Abstract
Cotton is one of the world's leading commodities. Among the most cultivated species
Gossypium hirsutum stands out in importance with increasing productivity, being the most
produced of the genus in the world. In order to maintain and increase productivity, it is essential
in breeding programs for the existence of genetic divergence and elite cultivars to carry out
hybridizations, in order to increase the chances of obtaining a greater heterotrophic effect,
besides preventing the genetic base of the cotton. Based on the foregoing, the objective of this
work was to analyze the genetic diversity among cotton fiber genotypes using fiber
technological characteristics, as well as productivity data, to identify potential parents. The
experiment was conducted at the Capim Branco experimental farm (18º52'S, 48º20'W and
805m), belonging to the Federal University of Uberlândia, in the city of Uberlândia, Minas
Gerais, in the 2016/2017 harvest. Twelve colored fiber genotypes were used (UFUJP-01,
UFUJP-05, UFUJP-05, UFUJP-08, UFUJP-09, UFUJP-10, UFUJP-11, UFUJP-13, UFUJP-16,
UFUJP-17 and cultivars commercial applications of Embrapa BRS-Rubi and BRS-Topázio) in
a randomized complete block design. It was estimated the phenotypic and genotypic correlation
coefficients among the characteristics Micronaire (MIC), Maturation (MAT), Fiber Length
(UHML), Uniformity of Length (UI), Short Fiber Index (SFI), Fiber Strength), Elongation
(ELG), Productivity (PROD) and Fiber yield (RP). The Singh method was used to evaluate the
relative contributions of the characteristics in the divergence. In order to estimate the genetic
divergence, the Mahalanobis generalized matrix was used as the basis, and the Groups of
Medium Binding (UPGMA) and Tocher methods were later used. By the relative contribution
of Singh UHML and MAT were the characteristics that contributed most to the divergence. In
the dissimilarity analyzes, the dendrogram obtained by the UPGMA method, the co-expressed
correlation coefficient was 0.84, which confirms the dendrogram consonance with the
dissimilarities between the pairs of genotypes, and therefore good representativity. Five
divergent groups were formed, one less than Tocher with 6 groups. It has been found that
possible hybridizations between UFUJP-17 and commercial cultivars may be promising to
obtain segregant populations with greater genetic variability. Aiming at increasing productive
potential and improving fiber quality, crosses between UFUJP-16 and commercial witnesses
would have a greater chance of success in the breeding program.
Keywords: Colored fiber; Gossypium hirsutum; Genetic dissimilarity.
67
4.3. Introdução
O algodão é cultivado em mais de 60 países nos cinco continentes e os países que
figuram como maiores produtores mundiais são a Índia, China, Estados Unidos, Paquistão e o
Brasil. Nesta ampla diversidade de ambientes, há registro de 52 espécies de algodoeiro, sendo
o Gossypium hirsutum responsável por mais de 90% da produção mundial de algodão
(BORÉM; FREIRE, 2014; ABRAPA 2017).
É considerada a fibra têxtil natural mais importante do mundo, por vestir quase metade
da população global. Além disso, é utilizado também na produção de biodiesel, na alimentação
animal, na alimentação humana, em produtos farmacêuticos, fitoterápicos e em óleos (ZONTA,
2015).
Diante destas diversas cadeias produtivas movidas pela cultura, o algodão de fibra
colorida vem se destacando consideravelmente nos últimos anos. Essa relevância se deve ao
fato de serem naturalmente coloridas, o que diminui a quantidade de água utilizada na indústria
no momento do tingimento, além de reduzir os custos de produção, e consequentemente,
diminuir a poluição ambiental decorrentes dos corantes utilizados no processo (DUTT et al.,
2004).
Contudo, o algodão colorido deve primeiramente atender as necessidades dos produtores
e, posteriormente, as exigências da indústria de fiação e tecelagem. A nível de campo as
cultivares devem ser produtivos, uniformes quanto ao porte e ciclo, além de resistentes às
principais pragas e doenças. Na indústria, as características tecnológicas da fibra são fatores
primordiais na obtenção da matéria prima de qualidade na tecelagem (PENNA, 2005; NETO et
al., 2015).
No melhoramento de algodoeiro todos esses aspectos devem ser considerados e, para
atingir estas metas, é preciso realizar estudos de diversidade entre os genitores. Tais estudos
são fundamentais para aumentar as chances de sucesso em um programa de melhoramento
(BORÉM; FREIRE, 2014; NETO et al., 2015). Nesse sentido, a diversidade genética é pilar
fundamental no melhoramento, pois fornece informações que possibilitam identificar
combinações híbridas superiores com maior efeito heterótico e maior heterozigose, na intenção
de recuperar os genótipos superiores e alcançar o objetivo do programa (CRUZ; REGAZZI;
CARNEIRO, 2014).
A diversidade entre os progenitores pode ser mensurada por meio de técnicas
biométricas que quantificam a heterose ou por meio de processos preditivos. Nesta predição
da diversidade, os métodos multivariados são os mais aplicados, com destaque para a análise
68
dos componentes principais, variáveis canônicas e métodos aglomerativos, que se destacam por
dependerem de medidas de dissimilaridade estimadas de modo prévio, sendo a distância
generalizada de Mahalanobis, a mais utilizada entre todas (CRUZ; REGAZZI; CARNEIRO,
2014).
A distância generalizada de Mahalanobis (D²) leva em consideração a correlação entre
as características avaliadas. Deste modo, utiliza as médias dos genótipos e a matriz de
covariância residual obtidas em experimentos com repetições (MULATO et al., 2010, CRUZ;
REGAZZI; CARNEIRO, 2014).
Por meio da matriz de dissimilaridade, utiliza-se os métodos de agrupamento na
visualização de grupos homogêneos, sendo que os métodos hierárquicos e otimizados são os
mais usuais nos programas de melhoramento (FERRAUDO, 2010; CRUZ; REGAZZI;
CARNEIRO, 2014).
Resende et al. (2014) avaliaram a divergência genética entra 248 acessos de algodoeiro,
para características tecnológicas da fibra, do banco de germoplasma da Epamig, por meio da
distância generalizada de Mahalanobis e agrupamento Tocher, com o objetivo de selecionar
acessos divergentes baseados nas características tecnológicas da fibra encontrando 14 grupos
distintos.
Da mesma forma, Violatti (2016), avaliando 21 genótipos de algodoeiro (G. hirsutum),
também utilizou métodos de agrupamentos baseados na matriz de Mahalanobis, calculada a
partir das características tecnológicas da fibra para identificar as melhores combinações para
futuras hibridações, encontrou 6 grupos pelo método de Tocher. Já Cunha (2015), avaliando
genitores de algodoeiro branco e colorido com potencial de híbridos de fibra colorida, encontrou
maior divergência entre as cultivares de fibra branca.
Com base no exposto, o objetivo deste trabalho foi analisar a diversidade genética entre
genótipos de algodoeiro de fibra colorida, utilizando características tecnológicas da fibra e
produtividade na obtenção de genitores em potencial.
4.4. Material e métodos
O experimento foi conduzido na Universidade Federal de Uberlândia, na safra
2016/2017. Os dados foram obtidos em experimentos conduzidos na fazenda experimental
Capim Branco (18º52’S;48º20’W e 805m de altitude), pertencente à Universidade Federal de
Uberlândia, no município de Uberlândia, Minas Gerais.
69
A área situa-se sobre um Latossolo Vermelho Escuro, com textura argilosa. O preparo
do solo foi realizado de forma convencional, com uma aração e duas gradagens. Antes da
semeadura, a área foi sulcada e adubada, conforme necessidade pela análise de solo. As
condições climáticas da safra, com temperaturas máximas, mínimas e precipitações estão
representadas na Figura 7.
Figura 7. Dados meteorológicos no período de 12/2016 a 30/06/2017.
Foram avaliados 12 genótipos de algodoeiro de fibra colorida (UFUJP-01, UFUJP-02,
UFUJP-05, UFUJP-08, UFUJP-09, UFUJP-10, UFUJP-11, UFUJP-13, UFUJP-16, UFUJP-17,
BRS Rubi e BRS Topázio). O delineamento utilizado foi de blocos completos casualizados
(DBC) com quatro repetições. A parcela constituiu-se de quatro linhas de 5 m de comprimento
espaçadas por um metro, sendo a área útil da parcela as duas linhas centrais, desprezando-se
0,5 m de cada extremidade.
As sementes foram tratadas com o fungicida Carboxina-Tiram – nome comercial
Vitavax®-Thiram 200 SC e inseticida Tiametoxam – nome comercial Cruiser® 350 FS. A
semeadura foi realizada de forma manual em 16 de dezembro de 2016, com 16 sementes por
metro linear a 2 cm de profundidade. O desbaste foi realizado com 30 dias após a emergência,
deixando-se oito plantas por metro linear.
O controle das plantas daninhas foi realizado ao longo do ciclo da cultura, utilizando
herbicidas em pré e pós-emergência (Diuron, e Piritiobaque-sódico 280 g L-1, respectivamente)
complementados com capinas manuais. O controle de pragas foi realizado com aplicações de
inseticidas e acaricidas de acordo com as recomendações para a cultura. Durante o ciclo da
0.00
5.00
10.00
15.00
20.00
25.00
30.00
35.00
Prec(mm) Max (ºC) Min(ºC)
70
cultura, foram feitas aplicações com regulador de crescimento cloreto de mepiquat (1,1-
dimethylpiperidinium chloride) de acordo com as recomendações.
Colheu-se a área útil de cada parcela e, posteriormente, pesou-se para calcular a
produtividade de algodão em caroço. As amostras foram acondicionadas em sacos de papéis
devidamente identificados. O material foi posteriormente beneficiado no laboratório da
Fazenda Capim Branco, com a finalidade de separar as fibras das sementes.
Após o beneficiamento, as fibras foram levadas ao laboratório Minas Cotton - Central
de Classificação de Fibra em Uberlândia-MG, onde realizou a análise das características
tecnológicas das fibras de cada parcela utilizando o aparelho HVI (High Volume Instruments).
As características avaliadas foram: índice Micronaire, maturidade da fibra, resistência
da fibra, comprimento da fibra, uniformidade do comprimento, alongamento e índice de fibras
curtas.
O índice micronaire (MIC) é uma medida do complexo maturidade/finura da fibra.
Usualmente comercializa-se algodão entre os limites 3,9 e 4,5 de micronaire, sendo ideais os
compreendidos entre 3,8 a 4,2.
Maturidade de fibra (MAT) refere-se ao desenvolvimento da parede da fibra. Para duas
fibras de mesmo diâmetro é a que tiver parede mais espessa na sua seção transversal.
A resistência (STR) à ruptura é expressa em gf tex-1. É determinada ao aplicar uma força
para afastar as pinças até a ruptura do feixe de fibra. Valores acima de 26 gf tex-1 são
considerados satisfatórios na indústria têxtil.
O comprimento da fibra (UHML) leva em consideração o comprimento médio da
metade mais longa do feixe de fibras, em 32 subdivisões de polegada.
A uniformidade de comprimento (UI) é a relação entre o comprimento médio das fibras
e o UHML. Adota-se como referência de qualidade valor mínimo de 83% de uniformidade.
A taxa de fibras curtas (SFI) representa a percentagem por peso das fibras de
comprimento inferior a 12,7 mm.
O alongamento da fibra (ALG) se refere ao máximo de comprimento obtido pela fibra
durante uma carga de esforço até que está se rompa. Valores acima de 7% são considerados
ideais.
Os dados foram submetidos a análise de variâncias univariada e multivariada e, a partir
desta, estimou-se a dissimilaridade genética entre os pares de genótipos pela Distância
generalizada de Mahalanobis (D2ii’) conforme estimador abaixo:
D²ii´= δ´Ψ-1δ
71
Em que:
D²ii´: distância generalizada de Mahalanobis entre os genótipos i e i’;
Ψ: matriz de variâncias e covariâncias residuais;
δ´: [d1 d2 ... dv] sendo dj = Yij – Yi´j;
Yij: média do i-ésimo genótipo em relação à j-ésima variável.
Após a obtenção da matriz de dissimilaridade entre genótipos, realizou-se o
agrupamento dos genótipos pelo método hierárquico da Ligação Média entre grupo (UPGMA)
e a otimização de Tocher (RAO, 1962).
Baseado no agrupamento hierárquico de Ligação Média entre Grupo (Unweighted Pair
Group Method with Arithmetic Mean – UPGMA), é gerado um dendrograma de maior
similaridade em que a distância entre o genótipo e o grupo formado pelos indivíduos i e j é dado
por:
2
ddd
jkik
(ij)k
Ainda pelos dados da matriz de dissimilaridade, procedeu-se a análise pelo método de
agrupamento de otimização de Tocher (RAO, 1962). Por este método as médias das medidas
de dissimilaridade dentro de cada grupo deve ser menor que as distâncias médias entre
quaisquer grupos ( ). A inclusão ou não de cada genótipo foi determinada por:
θn
d (grupo)k Inclui-se o genótipo k no grupo;
θn
d(grupo)k o genótipo k não é incluído;
Em que:
n = número de genótipos que constituem o grupo original.
A distância entre o genótipo k e o grupo formado pelos genótipos i e j foi dado por:
(ij)k ik jkd =d +d
A contribuição relativa das características na dissimilaridade dos genótipos pelo método
de Singh (1981) conforme a estatística Sij:
Dii
'2
= δ-1
Ψ-1 δ = ∑ ∑ ωjj
'
n
j'=1
n
j=1
djdj'
72
Em que:
ωjj
'= elemento da j-ésima coluna da inversa da matriz de variância e covariâncias residuais.
As análises foram realizadas utilizando o Programa estatístico (GENES) (CRUZ, 2016).
4.5. Resultados e discussão
Foram detectadas diferenças significativas pelo teste F para todas as características, que
indica a existência de divergência genética entre os genótipos, com exceção de micronaire
(MIC) e uniformidade de comprimento (UI), (Tabela 12).
Tabela 12. Significância dos quadrados médios e coeficientes percentuais da variação
experimental para as 9 características avaliadas, em 12 genótipos de algodoeiro na safra
2016/17.
O coeficiente de variação é considerado aceitável para a maioria das características,
entre 0,88 a 10,67%, com exceção para índice de fibras curtas e produtividade, que foram
considerados médios, entre 10,67 a 23,63 (SANTOS, 1998). Estes resultados são considerados
satisfatórios, e, portanto, confiáveis, uma vez que a produtividade é uma característica
quantitativa, muito influenciada pelo meio. Os resultados de características tecnológicas da
fibra, corroboram com Gama et al. (2017), que encontraram valores entre 1,04 a 8,39%, ao
analisarem o efeito do silício na qualidade da fibra. Para produtividade, Queiroz (2017)
encontrou valor de CV para produtividade de 20,51%, concordando com este trabalho,
reforçando caráter quantitativo da característica.
Para as médias das características (Tabela 13) não houve formação de grupos para
micronaire, o que pode se justificar pela baixa variação de MAT, que influencia diretamente os
valores de MIC. Isso se daria, uma vez que a MAT é calculada pela deposição de camadas de
FV GL MIC MAT UHML UI SFI STR ELQ PROD RP
Bl 2,00 0,01 0,00 0,41 0,46 2,53 1,48 0,49 214170,64 0,51
Gen 11,00 0,04ns 0,00* 10,38** 4,71ns 11,89** 15,44** 1,32** 10822183,00** 8,98*
Res 22,00 0,03 0,00 1,45 2,98 2,67 2,63 0,39 276414,17 3,32
CV(%) 7,97 0,88 4,79 2,24 10,67 7,14 7,66 23,63 6,47
h² 18,00 63,05 86,01 36,60 77,52 82,92 70,08 74,45 62,96
**,*Significativo a 1 e 5% de probabilidade, respectivamente pelo teste f; FV = Fontes de variação; GL = Graus
de liberdade; MIC=Micronaire; MAT= Maturação; UHML = Comprimento de fibra; UI = Uniformidade de fibra;
SFI = Índice de fibras curtas; STR = Resistência da fibra; ELG = Alongamento; PROD= Produtividade; RP=
Rendimento de Fibra; Bl= blocos; Gen=genótipos; Res= Resíduo; h²= coeficiente de determinação genotípico.
73
celulose na fibra, que afeta diretamente a finura e, consequentemente, o MIC. De forma geral,
os valores de MAT estão dentro de valores ideais para cultura, que exige parâmetros acima de
0,76 a 0,84 (BELTRÃO et al., 2004). Carvalho et al. (2015) encontraram valores de MAT entre
0,81 a 0,87, ao avaliar cultivares de algodoeiro de fibra colorida, nas regiões Nordeste e Centro
Oeste.
Tabela 13. Média de nove características de algodão morfológicas de 12 genótipos de fibra
colorida cultivados em Uberlândia-MG.
Gen MIC MAT UHML UI SFI STR ELG PROD RB
G1 2,22 a 0,79 b 25,41 b 79,33 a 13,18 b 23,00 b 8,17 b 2628,56
c 28,31 b
G2 2,34 a 0,80 b 24,42 b 77,36 a 15,57 a 22,19 b 7,43 b 2069,73
c 26,73 b
G5 2,46 a 0,79 b 23,47 b 76,35 a 17,94 a 20,48 b 9,14 a 2496,26
c 28,15 b
G8 2,48 a 0,80 b 23,07 b 76,70 a 17,61 a 20,32 b 8,95 a 2295,79
c 27,54 b
G9 2,63 a 0,80 b 23,82 b 76,22 a 16,25 a 21,64 b 9,15 a 2778,33
c 27,57 b
G10 2,39 a 0,80 b 25,61 b 76,09 a 15,97 a 23,13 b 7,70 b 2231,53
c 27,83 b
G11 2,44 a 0,80 b 24,36 b 77,00 a 15,74 a 20,43 b 8,79 a 2350,44
c 26,58 b
G13 2,34 a 0,80 b 24,92 b 76,14 a 14,71 a 23,79 b 7,66 b 2499,31
c 28,44 b
G16 2,49 a 0,80 b 25,15 b 75,60 a 14,88 a 22,68 b 8,15 b 2969,48
c 28,78 b
G17 2,44 a 0,80 b 24,21 b 75,16 a 17,57 a 21,18 b 8,36 a 3310,48b 25,54 b
RC 2,66 a 0,81 a 28,21 a 78,86 a 12,57 b 26,99 a 7,51 b 4275,93
a 31,29 a
TC 2,56 a 0,81 a 29,33 a 77,68 a 11,82 b 26,86 a 7,48 b 2946,81
c 31,39 a
Médias seguidas por letras iguais pertencem ao mesmo grupo pelo teste Scott-Knott ao nível 5% de
probabilidade. Gen=Genótipos; MIC: micronaire; MAT: maturação; UHML: comprimento de fibra; UI:
uniformidade de comprimento; SFI: índice de fibras curtas; STR: resistência; ELG: Alongamento; PROD:
produtividade; RB: rendimento de fibra. G1=UFUJP-01; G2=UFUJP-02; G5=UFUJP-05; G8=UFUJP-08;
G9=UFUJP-09; G10=UFUJP-10; G11=UFUJP-11; G13=UFUJP-13; G16=UFUJP-16; G17=UFUJP-17; RC=
BRS-RUBI; TC= BRS-TOPÁZIO.
Apesar dos valores de MAT estarem dentro dos patrões, estes não contribuíram para os
índices de MIC, que ficaram abaixo do exigido pela indústria (3,7 a 4,2), sendo a genética o
fator mais determinante para esta característica (BRADOW E DAVIDONIS, 2010). Neste caso
foram classificados como finos (< 3,0). Todavia, fibras com baixo valor de MIC e altos valores
74
de MAT, STR e ALG são interessantes ao processo têxtil, uma vez que, se processados
corretamente, agregarão valores positivos à sua produtividade.
Para comprimento de fibra (UHML), os melhoristas procuram valores acima de 28mm.
Dos genótipos avaliados, 58% (UFUJP-02, UFUJP-05, UFUJP-08, UFUJP-09, UFUJP-11,
UFUJP-13, e UFUJP16) foram classificadas como fibras curtas (entre 23,5 a 25,15 mm) e
UFUJP-01, UFUJP10 e UFUJP-16 foram classificadas como fibras médias (25,15 a 27,94 mm).
Os genótipos comerciais foram classificados como fibras longas (acima de 27,94mm). A
característica UHML tem influência direta nas torções dos fios, aumentando a eficiência na
tecelagem, além de aumentar a qualidade do produto (IMAMT, 2014). Em parte, estes valores
que foram considerados abaixo do interesse da indústria, podem ser justificados pelas
temperaturas noturnas abaixo de 20ºC (Figura 7) no período de desenvolvimento da formação
do UHML, que se dá por volta dos 100- 130 dias após a emergência. Neste período, as
temperaturas mínimas sempre estiveram abaixo de 20ºC, ou seja, o ambiente prejudicou a
expressão do máximo potencial genético desta característica (BRADOW; DAVIDONIS, 2010;
YEATES et al., 2010).
Há forte relação entre as UHML e resistência (STR), ou seja, os maiores valores de
comprimento de fibra resultam nos maiores valores de resistência (IMAMT, 2014). Para STR
valores ideais são acima de 27 gf tex-1, valor não obtido por nenhum dos genótipos,
classificados como fracos a intermediários (20 a 25 gf tex-1) para os genótipos do PROMALG
e médios (26-28 gf tex-1) para as testemunhas comerciais (IMAMT, 2014). No caso da
resistência, os baixos valores de MIC podem ter influenciado os valores de STR. Neto (2015)
encontrou para os mesmos genótipos comerciais valores entre 21,12 a 24,92 gf tex-1, na
identificação de genótipos, visando produtividade e qualidade de fibras.
Para alongamento (ELG), todos os genótipos foram classificados como muito alto
(acima de 7,6%). A maior deposição de cera nas fibras coloridas pode conferir maiores valores
de alongamento de fibras. Neto (2014) encontrou para esta característica valores entre 3,24 a
5,60 %, corroborando com Belletini et al. (2011), que encontraram valores entre 7,1 a 9,4, ao
avaliarem cultivares de fibra colorida no Paraná.
Os genótipos que apresentaram as maiores produtividades foram BRS-rubi com 4275,93
kg ha-1, seguido de UFUJP-17 com 3310,48 kg ha-1, que se adaptaram melhor frente às
condições ambientais para expressão de seus genes. BRS-Rubi também obteve o maior valor
em rendimento de fibra (31,29%), diferentemente de UFUJP-17, que apresentou o menor valor
para esta característica. Carvalho et al. (2015) e Neto (2015) encontraram valores de rendimento
75
entre 33,89 a 40,24% de modo geral, sendo que a cultivar BRS Rubi obteve 33,89% e 33,18,
respectivamente, para estes autores.
Ao analisar a divergência genética do algodoeiro para as sete características tecnológicas
da fibra, produtividade e rendimento, os elementos que mais contribuíram para o estudo da
divergência genética entre os genótipos (Figura 8) foram UHML, que demonstrou maior
importância (21,37%), seguido por MAT (16,10%). Gilio (2014) encontrou rendimento de fibra
(17,86%) como o fator que mais contribuiu para dissimilaridade, ao analisar o plantio de
algodão na safrinha. Já Neto et al. (2015) observaram os maiores valores na contribuição da
divergência para índice de fiabilidade, seguido por rendimento de fibra, com 25,55% e 15,66%,
respectivamente.
Figura 8. Contribuição relativa de Singh (1981) das características: MIC: micronaire; MAT:
maturação; UHML (cm): comprimento de fibra; UI (%): uniformidade de comprimento; SFI
(%): índice de fibras curtas; STR (gf tex-1): resistência; ELG (%): Alongamento; PROD (kg ha-
1): produtividade; RB (%): rendimento de fibra, para quantificar a divergência entre 12
genótipos de algodão colorido.
A produtividade foi a terceira mais importante no estudo, com contribuição de 13,88%.
Isto evidencia que quanto maior a variação de produtividade, maior será a divergência entre os
genótipos (SOUSA, 2013).
Na Figura 9, com relação a dissimilaridade, o coeficiente de correlação cofenética foi de
0,84, que comprova a consonância do dendrograma com as dissimilaridades entre os pares de
genótipos. Segundo Barroso e Artes (2003), coeficientes acima de 0,70, apresentam boa
0.00
5.00
10.00
15.00
20.00
25.00
MIC MAT UHML
(mm)
UI (%) SF (%) STR
(g/tex)
ELG
(%)
PROD RP%
8.47
16.10
21.37
10.71
2.96
12.10
2.33
13.8812.07
Variáveis
Con
trib
uiç
ão R
elati
va (
%)
76
representatividade entre o gráfico das distâncias genéticas e a matriz gerada pelo método.
Violatti (2016) encontrou valores médios de 0,70, ao analisar a divergência de genótipos de
algodoeiro de fibra branca.
Figura 9. Dendrograma da divergência genética entre 12 genótipos de algodoeiro de fibra
colorida na safra 2016/2017, obtido pelo método hierárquico de ligação média “UPGMA”, com
base na distância generalizada de Mahalanobis (D²). Coeficiente de correlação cofenética (r):
0,84, em Uberlândia, MG.
No gráfico, a linha de corte foi realizada de maneira subjetiva no ponto de alta mudança
de nível no dendrograma (CRUZ; FERREIRA; PESSONI, 2011), realizado a 34% de
dissimilaridade, que separou os genótipos em 5 grupos, onde as testemunhas comerciais da
Embrapa, ficaram no mesmo grupo. O maior grupo formado (grupo 1) é representado por 41%
dos genótipos.
Os resultados de dissimilaridade do dendrograma confirmam a existência de divergência
entre os genótipos, demonstrando ser possível obter efeito heterótico e maior heterozigose em
possíveis hibridações. Com base no exposto, para maior efeito heterótico, cruzamentos entre
UFUJP-05, UFUJP-08, UFUJP09, UFUJP-11 e UFUJP-17 com as testemunhas BRS Rubi e
BRS Topázio, possibilitaria obter indivíduos com maior heterose nas hibridações.
Pelo método otimizado de Tocher (RAO, 1962) (Tabela 14), calculado com base na
distância de Mahalanobis (D²), formam-se 6 grupos, um a mais que o agrupamento UPGMA,
sendo possível verificar a semelhança na formação dos grupos, em relação ao método PGMA.
I
II
III
IV
II
V
II
77
Tabela 14. Agrupamento de 12 genótipos de algodoeiro de fibra colorida, pelo método de
Tocher, utilizando a distância de Mahalanobis como medida de distância genética, com
base em caracteres agronômicos e características tecnológicas da fibra.
Grupos Número de
genótipos Genótipos
1 5 G5 G8 G9 G17 G16
2 2 G2 G10
3 2 RC TC
4 1 G1
5 1 G13
6 1 G11
G1=UFUJP-01; G2=UFUJP-02; G5=UFUJP-05; G8=UFUJP-08; G9=UFUJP-09; G10=UFUJP-10; G11=UFUJP-
11; G13=UFUJP-13; G16=UFUJP-16; G17=UFUJP-17; RC= BRS-RUBI; TC= BRS-TOPÁZIO.
De forma generalizada, os grupos foram semelhantes entre os métodos, com exceção
de UFUJP16, UFUJP-11 e UFUJP-13, onde UFUJP-11 e UFUJP-13 estavam no mesmo grupo
em UPGMA e ficaram isolados por Tocher, e UFUJP-16 entrou no primeiro grupo no lugar de
UFUJP-11. Isso demonstra que para estas análises, o método Tocher foi mais sensível para
determinação da divergência, corroborando com Violatti (2016). Rocha (2015) e Giulio et al.
(2017) constataram maior efetividade do método UPGMA, quando comparado a Tocher, ao
avaliar a divergência genética de algodão colorido.
Todavia, o uso do método UPGMA aliado ao método de otimização do Tocher, nas
avaliações de dissimilaridade, pode garantir maior confiabilidade na estimativa da divergência
genética (GILIO et al., 2017).
4.6. Conclusões
Hibridações entre os genótipos UFUJP-17 e BRS-Rubi ou BRS-Topázio são
promissores para obtenção de populações segregantes com variabilidade genética e maior
potencial produtivo.
Hibridações entre os genótipos UFUJP-16 e BRS Rubi ou BRS Topázio são
promissores para obtenção de progênies com características superiores para tecnologia de fibra.
78
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81
CAPÍTULO 4
CORRELAÇÃO ENTRE CARACTERES COMO CRITÉRIO DE SELEÇÃO
INDIRETA EM GENÓTIPOS DE ALGODOEIRO DE FIBRA COLORIDA
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5. CORRELAÇÃO ENTRE CARACTERES COMO CRITÉRIO DE SELEÇÃO
INDIRETA EM GENÓTIPOS DE ALGODOEIRO DE FIBRA COLORIDA
5.1. Resumo
O algodoeiro, do gênero Gossypium spp., produz fibras que são muito utilizadas na indústria
têxtil. Seu cultivo se dá predominantemente por cultivares de fibras brancas, contudo,
naturalmente produz fibras de diversas cores e tonalidades. O algodoeiro de fibra colorida surge
como uma alternativa na produção de fibras têxteis, pois dispensa ou diminui o tingimento na
indústria, e, portanto, reduzem o impacto ambiental ocasionado pelo descarte destes que são
poluentes. Contudo, as fibras coloridas, geralmente possuem produtividade inferiores as
cultivares brancas, sendo o melhoramento de plantas uma alternativa para desenvolvimento de
cultivares mais produtivas. Em auxílio ao melhoramento genético, as correlações entre os
caracteres podem melhorar a eficácia e a agilidade na seleção, pois possibilita a seleção indireta
de características de difícil seleção. Com base no exposto, o objetivo deste trabalho foi avaliar
as correlações fenotípicas e genotípicas, seus efeitos diretos e indiretos sobre produtividade de
algodão em caroço, rendimento e caracteres tecnológicos da fibra de algodoeiro colorido como
critério de seleção indireta. O experimento foi conduzido na safra 2016/2017, na fazenda
experimental Capim Branco (18º52’S;48º20’W e 805m), pertencente à Universidade Federal
de Uberlândia, no município de Uberlândia, Minas Gerais. Foram utilizados 12 genótipos de
fibra colorida (UFUJP-01, UFUJP-02, UFUJP-05, UFUJP-08, UFUJP-09, UFUJP-10, UFUJP-
11, UFUJP-13, UFUJP-16, UFUJP-17 e as cultivares comerciais da Embrapa BRS-Rubi e BRS-
Topázio) em delineamento de blocos casualizados. Estimou-se os coeficientes de correlação
fenotípica e genotípica entre as características Micronaire (MIC), Maturação (MAT),
Comprimento de Fibra (UHML), Uniformidade de Comprimento (UI), Índice de Fibras Curtas
(SFI), Resistência de fibra (STR), Alongamento (ELG), Produtividade (PROD) e Rendimento
(RP), com seus efeitos diretos e indiretos com análise de trilha e avaliação da multicolinearidade
dos efeitos, estabelecendo uma constante K. As características MIC, MAT, STR e ELG
tiveram correlação significativa com produtividade, sendo que alongamento obteve correlação
negativa, ou seja, uma associação inversa com produtividade. Na análise de trilha MIC, MAT
e STR tiveram efeito direto superior a magnitude do efeito residual, sendo que MAT obteve
efeito direto em sentido desfavorável, demonstrando ausência de causa e efeito sobre
produtividade. A característica MIC, apesar do alto efeito direto, possui baixo coeficiente de
determinação genotípico, inviabilizando sua utilização na seleção indireta. Verificou-se que
Comprimento de fibra e resistência podem ser utilizados na seleção indireta, desde que seja
feito, entre ambas, uma seleção truncada.
Palavras-chave: Análise de trilha; Fibras de cor; Gossypium.
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5.2. Abstract
Cotton, of the genus Gossypium ssp. produces fibers that are very important in the textile
industry. Its cultivation is predominantly by cultivars of white fibers, making clear several
fibers of diverse colors and shades. Cotton fiber packaging appears as an alternative in the
production of textile fibers, as the dispersion or reduction of dyeing in the industry, and thus
the environmental impact is caused by the disposal of these, which are pollutants. Today, cotton
is the lightest orient of plants for more productive cultivars. In Relief Arrangement as
Correlations between the Different Possibilities Improved and Speeded in the Selection,
because It Enables an Indirect Selection. Based on the foregoing, the objective of this work was
to evaluate the direct and indirect effects on the productivity, yield and technological resources
of the cotton fiber as a selective selection criterion as phenotypic and genotypic correlations.
The experiment was conducted in the 2016/2017 harvest at the Capim Branco experimental
farm (18º52 'S, 48º20'W and 805 m altitude), belonging to the Federal University of Uberlândia,
in the city of Uberlândia, Minas Gerais. Twelve colored fiber genotypes (UFUJP-01, UFUJP-
02, UFUJP-05, UFUJP-08, UFUJP-09, UFUJP-10, UFUJP-11, UFUJP-13, UFUJP-
commercial applications of Embrapa BRS-Rubi and BRS-Topázio) in a randomized complete
block design. Stimulation of the phenotypic and genotypic correlation coefficients between the
MIC, Maturation (MAT), Fiber Length (UHML), Uniformity of Length (IU), Short Fiber Index
(SFI), Fiber Resistance (STR) (PR) and yield (PR), with its objectives and indirectly with the
analysis of multicollinearity screening and evaluation, establishing a constant K. As the
characteristics MIC, MAT, STR and ELG had the productivity, and the elongation was turned
off negative, that is, an inverse association with productivity. In the analysis of the MIC, MAT
and STR tracks, the deleterious effects exceed the magnitude of the residual effect, and the
MAT has direct effect in the unfavorable sense, demonstrating absence of cause and effect on
productivity. The MIC functionality, despite the high direct effect, has a low genotype
determination coefficient, making it unfeasible for indirect selection. It has also been found that
the compromise of fiber and resistance can be used in the selection of policies, provided a
truncated selection is made between the two.
Keywords: Path analysis; color fiber; Gossypium.
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5.3. Introdução
O algodoeiro (Gossypium hirsutum L.) do gênero Gossypium é uma das mais de 50
espécies pertencentes à família Malvaceae (BONIFÁCIO et al., 2015), respondendo por 90%
da produção mundial de algodão. A fibra do algodão é o principal produto da cultura,
responsável pela vestidura de boa parte da população mundial (SHAHZAD et al., 2015).
No mundo, o algodão é cultivado em mais de 80 países, sendo estimado um aumento na
produção de aproximadamente 12%, que representa 25,74 milhões de toneladas produzidas
(REDDY, 2015; CONAB, 2017). O Brasil vem se destacando como um importante colaborador
para estes resultados, pois é o quinto maior produtor, com estimativa de produção em torno de
4,2 milhões de toneladas para safra 2017/2018 (CONAB, 2017).
Durante décadas a grande totalidade de produção de algodão baseou-se no cultivo de
genótipos de fibra branca, apesar de naturalmente o algodoeiro produzir fibra de outras cores.
A expressão da cor se dá pela presença de um gene dominante, enquanto a cor branca da fibra,
é oriunda de alelos recessivo (BELTRÃO; CARVALHO, 2004; CARVALHO, 2015).
Fibras coloridas estão ganhando destaque nos últimos anos. Contudo, em anos
anteriores, tais fibras eram descartadas pela indústria e por produtores, devido a possibilidade
de ocorrer cruzamentos naturais e contaminar o algodoeiro de fibra branca (BARROSO, 2005).
Este destaque se deve ao apelo ambiental proveniente deste cultivo, pois acarreta em
menor uso de corantes na indústria durante o tingimento. Estes corantes, muitas vezes, possuem
substâncias que poluem o ambiente. Outro fator relevante é a diminuição do volume de água
usado no processamento, o que minimiza os impactos ambientais e, consequentemente, reduz
os custos de produção e maior valor agregado da fibra (BULUT; AKAR, 2012).
O algodão colorido tem maior valor de mercado em comparação aos de fibra branca,
devido às características de manejo, já que, muitas vezes, é cultivado por agricultores
familiares, de forma orgânica e sustentável (CARVALHO et al., 2011).
No entanto, apesar de mais rentável, este possui desafios a serem superados, como
características agronômicas desejáveis, assim como suprir a demanda da indústria têxtil com
fibras de alta qualidade. Para atender a essas demandas, o melhoramento genético de plantas é
uma forma rápida e econômica de se obter cultivares superiores, possibilitando resultados que
podem ser transmitidos entre as gerações (ENTRINGER et al., 2014).
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Em auxílio ao melhoramento, o estudo das correlações entre os caracteres possibilita
maior eficácia e agilidade, dando suporte ao melhorista na seleção de características
quantitativas, que são muito influenciadas pelo meio e de difícil seleção. Isto se dá por meio da
seleção indireta de características de fácil mensuração, envolvendo a associação de natureza
herdável (AZEVEDO et al., 2016).
Os coeficientes de correlação quantificam a magnitude e a direção da influência dos
fatores na determinação de características complexas. Contudo, tais coeficientes não traduzem
a importância relativa dos efeitos diretos e indiretos destes fatores (CRUZ; REGAZZI;
CARNEIRO, 2014), sendo necessário o desdobramento do coeficiente de correlação (TOEBE;
CARGNELUTTI FILHO, 2013; REHMAN et al., 2015)
O desdobramento dos efeitos diretos e indiretos é obtido pela análise de trilha (Wright,
1921), através de estimativas obtidas pela equação de regressão, previamente padronizadas
(CRUZ; REGAZZI; CARNEIRO, 2014) e submetendo os dados ao diagnóstico de
multicolinearidade, prevenindo possíveis erros nos resultados (SALLA et al., 2015).
Com base no exposto, o objetivo deste trabalho foi avaliar as correlações fenotípicas e
genotípicas, seus efeitos diretos e indiretos sobre produtividade, rendimento e caracteres
tecnológicos da fibra de algodoeiro colorido como critério de seleção indireta.
5.4. Material e Métodos
O experimento foi conduzido na Universidade Federal de Uberlândia, na safra
2016/2017. Os dados foram obtidos em experimentos conduzidos na fazenda experimental
Capim Branco (18º52’S;48º20’W e 805m de altitude), pertencente à Universidade Federal de
Uberlândia, no município de Uberlândia, Minas Gerais.
A área situa-se sobre um Latossolo Vermelho Escuro, com textura argilosa. O preparo
do solo foi realizado de forma convencional, com uma aração e duas gradagens. Antes da
semeadura, a área foi sulcada e adubada, conforme necessidade pela análise de solo.
Foram avaliados 12 genótipos de algodoeiro de fibra colorida UFUJP-01, UFUJP-02,
UFUJP-05, UFUJP-08, UFUJP-09, UFUJP-10, UFUJP-11, UFUJP-13, UFUJP-16, UFUJP-17
e as cultivares comerciais da Embrapa BRS Rubi e BRS Topázio.
O delineamento utilizado foi de blocos casualizados (DBC) com quatro repetições. A
parcela constituiu-se de quatro linhas de 5 m de comprimento espaçadas de um metro entre si,
sendo a área útil da parcela as duas linhas centrais, desprezando-se 0,5 m de cada extremidade.
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A semeadura foi realizada de forma manual em 16 de dezembro de 2016, com 16
sementes por metro linear a 2 cm de profundidade. As sementes foram tratadas com o fungicida
Carboxina-Tiram – nome comercial Vitavax®-Thiram 200 SC e inseticida Tiametoxam – nome
comercial Cruiser® 350 FS. O desbaste foi realizado com 30 dias após a emergência, deixando-
se oito plantas por metro linear.
O controle de plantas daninhas foi realizado ao longo do ciclo da cultura, utilizando
herbicidas em pré e pós-emergência, complementados com capinas manuais. O controle de
pragas foi realizado com aplicações de inseticidas e acaricidas de acordo com as recomendações
para a cultura. Durante o ciclo da cultura, foram feitas aplicações com regulador de crescimento
cloreto de mepiquat (1,1-dimethylpiperidinium chloride) – nome comercial Pix, de acordo com
as recomendações.
Colheu-se a área útil de cada parcela e foram pesados para calcular a produtividade de
algodão em caroço. As amostras foram acondicionadas em sacos de papéis devidamente
identificados. O material foi posteriormente beneficiado no laboratório da Fazenda Capim
Branco, com a finalidade de separar as fibras das sementes.
Após o beneficiamento, as fibras foram levadas ao laboratório Minas Cotton - Central
de Classificação de Fibra em Uberlândia-MG, onde realizou-se a análise das características
tecnológicas das fibras de cada parcela, utilizando o aparelho HVI (High Volume Instruments).
As características avaliadas foram: índice Micronaire, maturidade da fibra, resistência
da fibra, comprimento da fibra, uniformidade do comprimento, alongamento e índice de fibras
curtas.
O índice Micronaire (MIC) é uma medida do complexo maturidade/finura da fibra.
Usualmente, comercializa-se algodão entre os limites 3,9 e 4,5 de micronaire, sendo ideais os
compreendidos entre 3,8 a 4,2.
Maturidade de fibra (MAT) refere-se ao desenvolvimento da parede da fibra. Para duas
fibras de mesmo diâmetro é a que tiver parede mais espessa na sua seção transversal.
A resistência (STR) à ruptura é expressa em gf tex-1 no Brasil. É determinada ao aplicar
uma força para afastar as pinças até a ruptura do feixe de fibra. Valores acima de 26 gf tex-1 são
considerados satisfatórios na indústria têxtil.
O comprimento da fibra (UHML) leva em consideração o comprimento médio da
metade mais longa do feixe de fibras em 32 subdivisões de polegada.
A uniformidade de comprimento (UI) é a relação entre o comprimento médio das fibras
e o UHML. Adota-se como referência de qualidade valor mínimo de 83% de uniformidade.
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O índice de fibras curtas (SFI) representa a percentagem por peso das fibras de
comprimento inferior a 12,7 mm.
O alongamento da fibra (ELG) se refere ao máximo de comprimento obtido pela fibra
durante uma carga de esforço, até que esta se rompa. Valores acima de 7% são considerados
ideias.
Realizou-se a análise de variância (Teste F) e teste de Scott Knott (5% de significância).
As estimativas de correlações fenotípicas (rf) entre os caracteres foi realizada a 1 e 5% de
probabilidade pelo teste t com n-2 graus de liberdade, em que n corresponde ao número de
genótipos avaliados.
Foram estimadas as correlações fenotípicas e genotípicas para as características pelas
seguintes expressões:
𝒓𝒇 =𝑷𝑴𝑻𝒙𝒚
√𝑸𝑴𝑹𝒙𝑸𝑴𝑹𝒚
Em que:
Rf= Correlação fenotípica
PMT= Produtos médios associados aos tratamentos
QMR= Quadrado médio do resíduo
O coeficiente de correlação genotípica foi estimado pela expressão:
𝒓𝒈 =𝝈𝒈𝒙𝒚
√𝝈²̂𝒈𝒙𝝈²̂𝒈𝒚
Em que:
�̂�𝒈𝒙𝒚 = estimador da covariância genotípica entre os caracteres X e Y; e
𝝈²̂𝒈𝒙 𝒆 𝝈²̂𝒈𝒚 são estimadores das variâncias genotípicas dos caracteres X e Y,
respectivamente.
Também foi realizado a diagnose e grau da multicolinearidade da matriz singular X’X
(MONTGOMERY; PECK, 1981), com base no número de condição (NC), que é a relação entre
o maior e o menor autovalor da matriz. Se NC<100, a multicolinearidade é denominada fraca e
não constitui problema para a análise; se 100 ≤ NC<1000, a multicolinearidade é considerada
de moderada à forte; e se NC ≥ 1000, é considerada severa (CRUZ; REGAZZI; CARNEIRO,
2014).
88
Todas as análises estatísticas e o diagnóstico da multicolinearidade foram realizadas
pelo Software Genes (CRUZ, 2016).
5.5. Resultados e Discussão
Conforme Tabela 15, foram detectadas diferenças significativas pelo teste F, com
exceção de micronaire (MIC) e uniformidade de comprimento (UI), evidenciando a existência
de divergência genética entre os genótipos para as demais características. Resultados
semelhantes foram observados por Jerônimo et al., 2014, Carvalho et al., 2015 e Farias et al.,
2016, avaliando correlações e análise de trilha em algodoeiro.
Tabela 15. Significância dos quadrados médios e coeficientes percentuais da variação
experimental para as 9 características avaliadas, em 12 genótipos de algodoeiro na safra
2016/17.
O coeficiente de determinação fenotípico (h²) que fornece a proporção da variabilidade
genética presente na variância fenotípica total, medindo a confiabilidade do valor fenotípico
como indicador de valor genotípico (RAMALHO et al., 2012), variaram de 18,00 para MIC a
86,01 para UHML, sendo que MIC foi muito influenciado pelo ambiente. Para a maioria das
características, os valores de h² foram altos, ou seja, a variação genética foi superior a variação
ambiental (UHML, SFI STR, ELG e PROD), e altas correlações entre dois destes caracteres
resultará em uma seleção promissora (ROMANATO, 2013).
Na Tabela 16, verifica-se as estimativas das correlações fenotípicas (rf) e genotípicas
(rg). É possível observar que as correlações genéticas foram superiores as fenotípicas para todas
as características. Contudo, se utiliza da correlação fenotípica para a análise de trilha, uma vez
que esta permite sua manipulação pelo melhorista.
FV GL MIC MAT UHML UI SFI STR ELQ PROD RP
BL 2 0,01 0,00 0,41 0,46 2,53 1,48 0,49 214170,64 0,51
GEN 11 0,04ns 0,00* 10,38** 4,71ns 11,89** 15,44** 1,32** 10822183,00** 8,98*
RES 22 0,03 0,00 1,45 2,98 2,67 2,63 0,39 276414,17 3,32
CV(%) 7,97 0,88 4,79 2,24 10,67 7,14 7,66 23,63 6,47
h² 18,00 63,05 86,01 36,60 77,52 82,92 70,08 74,45 62,96
**,*Significativo a 1 e 5% de probabilidade, respectivamente pelo teste f; FV = Fontes de variação; GL = Graus
de liberdade; MIC=Micronaire; MAT= Maturação; UHML = Comprimento de fibra; UI = Uniformidade de fibra;
SFI = Índice de fibras curtas; STR = Resistência da fibra; ELG = Alongamento; PROD= Produtividade; RP=
Rendimento de Fibra, h²= coeficiente de determinação genotípico.
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As características que apresentaram correlações significativas com a produtividade
foram: Micronaire (0,59); maturação (0,52); resistência (0,59); e alongamento (-0,22). Estes
resultados indicam que a produtividade está diretamente relacionada com MIC, MAT, STR e
ELG. No ELG a correlação negativa revela que existe uma associação inversa entre
produtividade e alongamento.
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Tabela 16. Correlações fenotípicas e genotípicas entre caracteres avaliados em 12 genótipos de algodoeiro colorido em Uberlândia-MG.
Caracteres Correlação MAT UHML UI SFI STR ELG PROD RP
MIC rf 0,56ns 0,32ns -0,09ns -0,09ns 0,30ns 0,16ns 0,59* 0,44ns
fg 0,51ns 0,56ns -1,95++ 0,34ns 0,21ns 0,61ns 1,21ns 0,14ns
MAT rf
0,85** 0,26ns -0,68* 0,86** -0,7* 0,52** 0,74**
fg
1,02++ 0,28ns -0,9++ 1,05++ -0,73++ 0,63ns 0,79++
UHML rf
0,51ns -0,88** 0,95** -0,71** 0,56ns 0,83*
fg
1,03++ -1,01++ 1,00++ -0,75++ 0,66+ 0,97++
UI rf
-0,69** 0,50ns -0,32ns 0,24ns 0,52ns
fg
-0,88+ 0,81+ -0,83+ 0,33ns 0,59ns
SFI rf
-0,88** 0,68* -0,43ns -0,78**
fg
-0,95++ 0,97++ -0,5ns -0,91++
STR rf
-0,77ns 0,59* 0,86**
fg
-0,95ns 0,72+ 1,00ns
ELG rf
-0,22* -0,45**
fg
-0,21ns -0,48ns
PROD rf
0,52ns
fg
0,75*
** * : Significativo a 1 e 5% de probabilidade pelo teste t.; ++,+ Significativo a 1 e 5% de probabilidade pelo teste de bootstrap com 10000 simulações. Estimativas dos
coeficientes de correlações fenotípica (rf) e genotípica (rg), entre os caracteres: Maturidade (MAT), Produtividade de algodão em caroço (PROD), Micronaire (MIC),
Resistência (STR), comprimento (UHML), uniformidade de comprimento (UI), alongamento (Alg) e Rendimento de fibra (RP).
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Valores negativos indicam que o ambiente favorece uma característica em detrimento
da outra (CRUZ, REGAZZI e CARNEIRO, 2014). Com base nisso, haverá dificuldades na
seleção para produtividade ao selecionar MAT, MIC, STR e ALG ao mesmo tempo, uma vez
que ALG possui correlação negativa.
Quanto as demais características, as maiores correlações fenotípicas encontradas foram:
MAT x UHML (0,85); UHML x SFI (-0,88); UHML x STR (0,95) e UHML x RP (0,83), sendo
que todas foram significativas. Fica exposto que a seleção visando comprimento de fibra
contribuirá para ganhos em produtividade. Sahito et al. (2016) encontraram valores de
associação negativo entre UHML e MIC, o que não foi constado neste trabalho. Segundo
IMAMT (2014), o comprimento de fibra tem alta correlação com STR, corroborando com os
resultados encontrados.
As correlações permitem inferir as associações entre as características, mas não
possibilita verificar suas causas e seus efeitos. Para tal, realizou-se a análise de trilha para
conhecer as influências das características tecnológicas da fibra sobre a produtividade,
utilizando-se as correlações fenotípicas, em razão de que a seleção geralmente é realizada com
base no fenótipo, sendo que esta pode ser manipulada pelo melhorista. (KANG et al., 1983).
Moreira et al. (2013) mencionam que para contornar os efeitos adversos da
multicolinearidade, é necessário a exclusão das características que mais contribuem para este
efeito. Foi realizado o diagnóstico de multicolinearidade pelo número de condição (NC) das
matrizes de correlações fenotípicas. Ao analisar todos as características, relatou-se efeitos
severos na matriz de correlação fenotípica. Desse modo, eliminou-se de MAT, ELG e STR que
contribuíam para os efeitos adversos da multicolinearidade, e aplicou- se um corte de crista em
um valor de k a 5,06.
Conforme Tabela 17, pela análise de trilha, observa-se que os caracteres tecnológicos da
fibra influenciaram diretamente a produtividade. Todos os caracteres demonstraram alta
correlação com a variável principal, com exceção de SFI, ELG e UI (-0,43, 0,24 e -0,22), sendo
que SFI e ELG demonstraram efeito negativo na correlação. As três características também
evidenciaram baixo efeito direto, ou seja, podem ser descartados na seleção indireta para
produtividade, podendo não apresentar ganhos satisfatórios na seleção, o que corrobora com
Faria et al. (2015), que encontraram efeito negativo de SFI e ALG para produtividade de fibra,
avaliando a correlação e análise de trilha de 16 genótipos de algodão no Mato Grosso.
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Tabela 17. Estimativas dos efeitos direto e indireto, que envolveram o caractere principal
dependente produtividade de algodão em caroço e as independentes: MIC, UHML, UI, STR,
ELG, MIC e RP em 12 genótipos de algodoeiro safra 2016/2017.
Efeito de associação
Caráter Micronaire
Efeito de associação Estimativa
Efeito Direto Sobre Produtividade 0,799
Efeito Indireto – MAT -0,371
Efeito Indireto – UHML 0,680
Efeito Indireto – UI -0,009
Efeito Indireto – SFI -0,000
Efeito Indireto – STR 0,209
Efeito Indireto – ELG -0,032
Efeito Indireto – RP -0,108
Total 0,595
Caráter Comprimento de fibra
Efeito Direto s/ Produtividade 0,209
Efeito Indireto MIC 0,259
Efeito Indireto MAT -0,557
Efeito Indireto UI 0,053
Efeito Indireto SFI -0,009
Efeito Indireto STR 0,652
Efeito Indireto ELG 0,144
Efeito Indireto RP -0,200
Total 0,561
Caráter Rendimento de Fibra
Efeito Direto S/ Produtividade -0,239
Efeito Indireto MIC 0,359
Efeito Indireto MAT -0,489
Efeito Indireto UHML 0,175
Efeito Indireto UI 0,054
Efeito Indireto SFI -0,008
Efeito Indireto STR 0,594
Efeito Indireto ELG 0,092
93
Total 0,527
Caráter Uniformidade de Comprimento
Efeito Direto S/ Produtividade 0,103
Efeito Indireto MIC -0,072
Efeito Indireto MAT -0,175
Efeito Indireto UHML 0,107
Efeito Indireto SFI -0,007
Efeito Indireto STR 0,346
Efeito Indireto ELG 0,065
Efeito Indireto RP -0,125
Total 0,247
Caráter Índice de Fibras Curtas
Efeito Direto S/ Produtividade 0,010
Efeito Indireto MIC -0,074
Efeito Indireto MAT 0,449
Efeito Indireto UHML -0,186
Efeito Indireto UI -0,071
Efeito Indireto STR -0,608
Efeito Indireto ELG -0,138
Efeito Indireto RP 0,188
Total -0,430
Caráter Maturação
Efeito Direto S/ Produtividade -0,652
Efeito Indireto MIC 0,455
Efeito Indireto UHML 0,179
Efeito Indireto UI 0,027
Efeito Indireto SFI -,007
Efeito Indireto STR 0,594
Efeito Indireto ELG 0,141
Efeito Indireto RP -0,179
Total 0,526
Caráter Resistência
Efeito Direto S/ Produtividade 0,685
94
Efeito Indireto MIC 0,244
Efeito Indireto MAT -0,565
Efeito Indireto UHML 0,199
Efeito Indireto UI 0,052
Efeito Indireto SFI -0,009
Efeito Indireto ELG 0,156
Efeito Indireto RP -0,207
Total 0,590
Caráter Elongamento
Efeito Direto S/ Produtividade -0,202
Efeito Indireto MIC 0,128
Efeito Indireto MAT 0,457
Efeito Indireto UHML -0,149
Efeito Indireto UI -0,335
Efeito Indireto SFI -0,007
Efeito Indireto STR -0,530
Efeito Indireto RP 0,109
Total -0,224
Efeito Residual 0,636
R² 0,60
Valor de k na análise 5,066
Produtividade = Produtividade de algodão em caroço (kg ha-1), RP= Rendimento de fibra (%), UHML =
Comprimento de fibra (mm), UI = Uniformidade de fibra, SFI = Índice de fibras curtas (%), ELG =
Alongamento de fibra, MIC = Índice Micronaire.
As características MIC, MAT, UHML, RP e STR demonstraram alta correlação com
produtividade, tendo como destaque o MIC, uma vez que foi a característica que apresentou
maior associação com o caractere produtividade de algodão em caroço, pois obteve a maior
correlação (0,595) e o maior efeito direto (0,799).
Os caracteres MIC, MAT e STR tiveram efeito direto superiores a magnitude do efeito
residual. Isto significa que estas variáveis são de grande importância para obter resposta
correlacionada com produtividade. Vale ressaltar que MAT obteve efeito direto em sentido
desfavorável, portanto, demonstra ausência de causa e efeito sobre produtividade.
Os caracteres MIC e STR apresentaram altas magnitudes de associação e o mesmo sinal
das correlações para produtividade de algodão em caroço, além de demonstrarem maiores
95
efeitos direto (0,79 e 0,68, respectivamente). Isto evidencia que essas variáveis são as principais
causas da variação para a característica principal, produtividade de algodão em caroço.
Todavia, levando em consideração a ANOVA, o caráter MIC possui um baixo
coeficiente de determinação genotípico (h²), e, por conseguinte, inviabiliza sua utilização na
seleção indireta. Este resultado corrobora com Carvalho et al. (2016), que encontraram para
rendimento de fibra e MIC os valores que mais influenciaram na produtividade, ao analisarem
o efeito indireto dos caracteres morfológicos e tecnológicos na produtividade, assim como
Hoogerheide et al. (2007), que encontraram em MIC a maior correlação positiva com
produtividade.
O caractere STR também registrou uma alta correlação com produtividade e possui alto
valor de h², que prediz que a seleção indireta terá eficácia para ganhos de produtividade de
algodão em caroço ao utilizarmos a seleção indireta em STR.
Ao analisarmos o caráter UHML, é possível verificar uma alta correlação favorável com
produtividade. Contudo, seu baixo efeito direto expõe a existência de outro caráter de efeito
indireto influenciando na associação, neste caso, o STR. Isto sugere que UHML não deve ser
descartada na seleção indireta, pois em uma seleção truncada de UHML e STR poderá
proporcionar bons resultados em produtividade.
Estes resultados diferem de Erande et al. (2014), que encontraram para comprimento de
fibra e micronaire os maiores efeitos direto sobre produtividade em seu estudo de variabilidade,
correlação e análise de trilha em algodoeiro (Gossypium arboreum L.). Resultado que diverge
de Shaheen e Yaseen (2014), e Sahito et al. (2016), ao avaliarem a associação dos componentes
na produtividade do algodoeiro.
5.6. Conclusões
As características tecnológicas da fibra influenciam a produtividade do algodoeiro.
Seleção indireta de resistência pode propiciar ganhos de produtividade.
A seleção indireta truncada entre comprimento de fibra e resistência, pode possibilitar
ganhos para produtividade para algodão em caroço.
96
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